梁姝娜， 张友祥， 王学稹



基于BP神经网络和Logistic模型的中国人均粮食产量预测研究

梁姝娜， 张友祥， 王学稹

【摘要】预测中国人均粮食产量，对于准确认识未来粮食安全状况进而采取有效措施实现粮食安全具有重要意义。在对比多种预测方法的基础上，分别运用BP神经网络和Logistic模型预测中国2016—2030年粮食产量和人口数量，并据此计算出同期中国人均粮食产量预测值。1995—2014年的经验数据表明，2016—2030年中国仅靠自身的粮食产量无法实现粮食安全。通过农业技术进步提高粮食产量和增加粮食进口数量是中国实现粮食安全的基本途径。

【关键词】BP神经网络Logistic模型人均粮食产量粮食安全

粮食安全是国泰民安的基础。预测未来人均粮食产量，对于准确认识中国未来粮食安全状况进而采取有效措施实现粮食安全具有重要意义。对中国粮食产量和人口数量进行预测的文献很多，预测方法主要有BP神经网络、灰色预测模型和Logistic模型等。根据粮食产量和人口数量变化的特点，本文分别运用两种方法对粮食产量和人口数量进行预测，从中选出拟合效果好的方法预测中国未来人均粮食产量。*本文预测所依据的数据均来自中国国家统计局年度数据。

一、中国粮食产量预测

(一)基于灰色GM(1,1)模型的粮食产量预测

门可佩等(2009)和杨克磊等(2015)多位学者运用灰色预测GM(1,1)模型对中国未来粮食产量进行了预测。*门可佩、陈娇：《中国粮食产量的无偏灰色GM(1，1)模型与预测》，载《安徽农业科学》 2009年第11期；……