技術(shù)特征：

1.一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)獲取n年的糧食產(chǎn)量y(k)和影響因子x(k)，利用差分算法依次計(jì)算相鄰年份影響因子的波動(dòng)量z(k)，其中n為大于1的正整數(shù)，k為正整數(shù)，并且1<k≤n；

(2)計(jì)算n年影響因子波動(dòng)量z(k)絕對值的平均值z；

(3)對每年的產(chǎn)量因子進(jìn)行校正：

如果第k年產(chǎn)量影響因子波動(dòng)量的絕對值大于平均值z，判斷該年的產(chǎn)量因子波動(dòng)量是否大于0；

如果大于，則該年的產(chǎn)量影響因子x(k)＝(1+z)×x(k-1)；

否則該年的產(chǎn)量影響因子x(k)＝(1-z)×x(k-1)；

(4)采用灰色模型，根據(jù)前n-h年的經(jīng)過校正的影響因子，對n年中后h年的影響因子進(jìn)行預(yù)測，以得到后h年的影響因子，h為大于0小于n的整數(shù)；

(5)根據(jù)所述n年的糧食產(chǎn)量，以及前n-h年經(jīng)過校正的影響因子和預(yù)測得到的后h年的影響因子，計(jì)算出糧食產(chǎn)量與影響因子之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，篩選出關(guān)聯(lián)系數(shù)大于設(shè)定值的影響因子；

(6)利用多元回歸方程建立糧食產(chǎn)量與上述篩選出的影響因子之間的關(guān)系模型，運(yùn)用該模型計(jì)算出未來b年糧食產(chǎn)量，其中b為大于0的整數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，對每年的影響因子進(jìn)行校正之后，再對每年的產(chǎn)量影響因子做指數(shù)平滑處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，預(yù)測出未來b年的糧食產(chǎn)量之后，將預(yù)測的糧食產(chǎn)量與往年的實(shí)際產(chǎn)量之差作為輸入數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色模型預(yù)測未來b年的糧食產(chǎn)量誤差，再運(yùn)用此誤差修正未來b年的糧食產(chǎn)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，篩選影響因子時(shí)，所述設(shè)定值為0.8。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法，其特征在于，所述步驟(5)包括：

(1)對所述n年的糧食產(chǎn)量y(k)以及前n-h年經(jīng)過校正的影響因子和預(yù)測得到的后h年的影響因子進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化處理之后的糧食產(chǎn)量y”'(k)和影響因子x”'(k)；

當(dāng)0<k<n-h時(shí)，x”'(k)由前n-h年經(jīng)過校正的影響因子經(jīng)過歸一化處理之后得到；

當(dāng)n-h≤k≤n時(shí)，x”'(k)由預(yù)測得到的后h年的影響因子經(jīng)過歸一化處理之后得到；

(2)計(jì)算出糧食產(chǎn)量與第i種影響因子之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)G(i)，

i為正整數(shù)；

其中max(|y”'(k)-x”'(k)|)表示|y”'(k)-x”'(k)|的最大值，min(|y”'(k)-x”'(k)|)表示|y”'(k)-x”'(k)|的最大值；

(3)篩選出關(guān)聯(lián)系數(shù)大于設(shè)定值的影響因子。

6.一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測裝置，其特征在于，包括如下模塊：

(1)獲取n年的糧食產(chǎn)量y(k)和影響因子x(k)，利用差分算法依次計(jì)算相鄰年份影響因子的波動(dòng)量z(k)的模塊，其中n為大于1的正整數(shù)，k為正整數(shù)，并且1<k≤n；

(2)計(jì)算n年影響因子波動(dòng)量z(k)絕對值的平均值z的模塊；

(3)對每年的產(chǎn)量因子進(jìn)行校正：

如果第k年產(chǎn)量影響因子波動(dòng)量的絕對值大于平均值z，判斷該年的產(chǎn)量因子波動(dòng)量是否大于0；

如果大于，則該年的產(chǎn)量影響因子x(k)＝(1+z)×x(k-1)；

否則該年的產(chǎn)量影響因子x(k)＝(1-z)×x(k-1)的模塊；

(4)采用灰色模型，根據(jù)前n-h年的經(jīng)過校正過的影響因子，對n年中后h年的影響因子進(jìn)行預(yù)測，以得到后h年的影響因子的模塊，h為大于0小于n的整數(shù)；

(5)根據(jù)所述n年的糧食產(chǎn)量，以及前n-h年經(jīng)過校正的影響因子和預(yù)測得到的后h年的影響因子，計(jì)算出糧食產(chǎn)量與影響因子之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，篩選出關(guān)聯(lián)系數(shù)大于設(shè)定值的影響因子的模塊；

(6)利用多元回歸方程建立糧食產(chǎn)量與上述篩選出的影響因子之間的關(guān)系模型，運(yùn)用該模型計(jì)算出未來b年糧食產(chǎn)量的模塊，其中b為大于0的整數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測裝置，其特征在于，對每年的影響因子進(jìn)行校正之后，再對每年的產(chǎn)量影響因子做指數(shù)平滑處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測裝置，其特征在于，預(yù)測出未來b年的糧食產(chǎn)量之后，將預(yù)測的糧食產(chǎn)量與往年的實(shí)際產(chǎn)量之差作為輸入數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色模型預(yù)測未來b年的糧食產(chǎn)量誤差，再運(yùn)用此誤差修正未來b年的糧食產(chǎn)量。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測裝置，其特征在于，篩選影響因子時(shí)，所述設(shè)定值為0.8。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于差分處理的糧食產(chǎn)量預(yù)測裝置，其特征在于，所述模塊(5)包括：

(1)對所述n年的糧食產(chǎn)量y(k)以及前n-h年經(jīng)過校正的影響因子和預(yù)測得到的后h年的影響因子進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化處理之后的糧食產(chǎn)量y”'(k)和影響因子x”'(k)的單元；

當(dāng)0<k<n-h時(shí)，x”'(k)由前n-h年經(jīng)過校正的影響因子經(jīng)過歸一化處理之后得到；

當(dāng)n-h≤k≤n時(shí)，x”'(k)由預(yù)測得到的后h年的影響因子經(jīng)過歸一化處理之后得到；

(2)計(jì)算出糧食產(chǎn)量與第i種影響因子之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)G(i)的模塊，

其中i為正整數(shù)，

max(|y”'(k)-x”'(k)|)表示|y”'(k)-x”'(k)|的最大值，min(|y”'(k)-x”'(k)|)表示|y”'(k)-x”'(k)|的最大值；

(3)篩選出關(guān)聯(lián)系數(shù)大于設(shè)定值的影響因子。