“灾情影响下的粮食产量预估调研”建模研究

冷明月，朴在吉

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【摘要】此研究旨在利用机器学习方法预测粮食产量，并充分考虑农业灾情对产量的影响。为了实现这一目标，文章收集了大量国家粮食产量统计数据和农业灾情数据，并进行了数据清洗和特征选择的处理，将历史年份的粮食产量数据作为特征进行对比分析，并考虑了相关因素，如“粮食产量”与“水土流失治理面积”成正比关系; 与“受灾面积”“成灾面积”成反比关系等，根据研究目的确定“粮食产品”和“水土流失治理面积”为本文的两个切入变量进行模型拟合，模型建立过程中，使用了随机森林、Xgboost、梯度提升、Adaboost、Bagging 五种模型进行对比分析，通过对比MSE、与R2值，基于R2的优度选择集成学习的Bagging Meta-learners。通过模型的拟合、调参、交叉验证等方法，得到了最佳的预测模型，成功地对未来粮食产量进行了预测，并考虑了农业灾情的影响。在历史数据上，预测模型表现良好，预测结果具有一定的准确性。
【关键词】年份对比分析；正反比；最小二乘法；拟合线性回归模型