Моделирование ожидаемой урожайности в степном предуралье с учетом лаговых переменных и изменения расстояния от центра масс солнечной системы до Земли
⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2 Тихонов Вячеслав Евгеньевич, доктор географических наук, профессор Неверов Александр Алексеевич, кандидат сельскохозяйственных наук Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Оренбургский научно-исследовательский институт сельского хозяйства», Россия, г. Оренбург, проспект Гагарина, 27/1, orniish@mail.ru
Аннотация. Использован более точный метод моделирования долгосрочного прогноза урожайности на примере яровой пшеницы. Установлена тесная связь многолетней динамики урожайности яровой пшеницы с изменениями во времени расстояния от барицентра Солнечной системы до Земли, что позволяет использовать значения предикторов за пределами имеющегося ряда урожайности. Показана необходимость учитывать влияние лаговых переменных при разработке моделей прогноза этого показателя. Применены методы стандартной множественной регрессии и регрессии в нейронных сетях.
Ключевые слова: движение земли вокруг барицентра солнечной системы, лаговые переменные, прогноз урожайности, метод множественной регрессии.
ОПИСАНИЕ НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ:
MODELING THE EXPECTED YIELDS IN THE STEPPE THE URALS REGION TAKING INTO ACCOUNT LAG VARIABLES AND CHANGES THE DISTANCE FROM THE CENTER OF MASS OF THE SOLAR SYSTEM TO EARTH
Vyacheslav E. Tikhonov, doctor of geographical sciences, professor Alexander A. Neverov, candidate of agricultural sciences
Federal State budget scientific institution «Orenburg Agricultural Research Institute», 27/1, Gagarin Avenue, Orenburg, 460051, e-mail: orniish@mail.ru
Abstract. Used a more advanced method of modeling a long-term forecast of the yield on the example of spring wheat. The close liaison perennial dynamics of productivity of spring wheat with the changes in time of the distance from barian-tra of the Solar system to the Earth, allowing you to use the values of predictors outside of the available range of the yield. The necessity to consider the influence of lag variables in the development of models for prediction of crop yields. Applied methods standard multiple regression and regression in neural networks.
Keywords: movement of the earth around the barycenter of the solar system, lago new variables, crop yield forecasting, multiple regression.
Текст. Таблицы. Рисунки
КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Тел./факс: 8- (3532) 71-05-50, тел.71-00-83 E-mail: orniish@mail.ru ФГБНУ «Оренбургский НИИСХ» 460051, Россия, г. Оренбург, пр-т Гагарина, д.27/1
ЗАЯВКА НА УЧАСТИЕ В РАБОТЕ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ, г. Оренбург Фамилия __________________________________________________________________ Имя_______________________________________________________________________ Отчество ___________________________________________________________________ Ученая степень, ученое звание, должность__________________________________________ Организация (полное название)_________________________________________________ _____________________________________________________________________________ Направление (секция): __________________________________ Название доклада (статьи):_____________________________________________________ _______________________________________________________________________________________________________________ Почтовый адрес________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________ Телефон, (код города)_________________________________________________________ _____________________________________________________________________________ E-mail:_______________________________________________________________________ Участие очное ДА______ НЕТ_____ Бронирование мест в гостинице ДА_____ НЕТ_____ Приобретение сборника: ДА______ НЕТ_____
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|