【摘 要】
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本文尝试将经济学中的功率谱分析（B P滤波）与统计学中的F o u r i e r模型相结合,先利用B P滤波选出对气候产量波动影响较大的周期,再对这些周期建立F o u r i e r模型来拟合气
【机 构】
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南京信息工程大学数学与统计学院,南京信息工程大学中国制造业发展研究院,南京信息工程大学经济管理学院
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本文尝试将经济学中的功率谱分析（B P滤波）与统计学中的F o u r i e r模型相结合,先利用B P滤波选出对气候产量波动影响较大的周期,再对这些周期建立F o u r i e r模型来拟合气候产量;同时运用多项式模型拟合趋势产量,并用滞后模型对残差进行修正,以提高粮食单产预测的精确度。利用1 9 6 1-2 0 0 0年粮食单产序列数据,分别采用F o u r i e r方法和多项式滞后方法、B P N N法和灰色模型法建立模型,以2 0 0 1-2 0 1 2年粮食单产数据进行拟合检验。将这3种
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