基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和ARIMA模型的旱地春小麥產(chǎn)量預(yù)測

摘要： 為探究機(jī)器學(xué)習(xí)算法與時(shí)間序列結(jié)合預(yù)測春小麥產(chǎn)量的可行性，使用HP濾波算法，將1971-2021年甘肅省定西市安定區(qū)和2014-2021年定西市渭源縣的產(chǎn)量數(shù)據(jù)分離為氣象產(chǎn)量和趨勢產(chǎn)量，利用研究區(qū)的氣象數(shù)據(jù)，分別基于隨機(jī)森林(random forest, RF)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network, RNN)、支持向量機(jī)(support vector ... （共9頁）