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基于熵权法的粮食产量影响因素权重确定
李俊西京学院管理系,陕西西安
摘要选取乡村从业人员数量、农业机械总动力、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥施用量、农村用电量、受灾面积和成灾
面积等个主要因素作为粮食产量影响因素,运用熵权法给出了粮食产量影响因素权重确定方法,并运用~年相关数据,实例
分析了我国粮食产量影响因素的权重。结果表明,农村用电量对粮食产量的影响最大,其次是农业机械总动力、化肥施用量和成灾面
积。要提高粮食产量,必须加大机械化程度,将人从以往的直接耕种过程中解放出来,并要加强水利工程建设,做好防灾减灾工作。
关键词粮食产量;熵权法;因素;权重
中图分类号—文献标识码文章编号———

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粮食产量预测是每年国家发展大计中关键工作,做好粮数据序列的变异程度来确定各影响因素对粮食产量的影响
食产量的预测,保有一定的粮食储备,不仅能稳定民心,更能程度的大小。
有效遏制国外敌对势力以抬高粮食产品价格来要挟我国,从基于熵权法的粮食产量影响因素权重确定的具体计算
而保证国家的稳定和繁荣。粮食种植因其时间的延缓性,整步骤如下:
个生长过程受到很多因素的影响,要得到客观科学的粮食产数据采集和处理。查找统计年鉴的相关数据,获得
量预测数据,必须对粮食产量的影响因素的重要性进行分每年影响粮食产量的影响因素的数据,并对原始数据行
析。粮食产量预测应根据实际情况,通过采集相应的数据, 归一化处理,计算比重,即:
并根据客观数据来获取粮食产量影响因素的重要性及权
≤≤
重⋯。笔者针对粮食产量影响因素,给出一种通过实际采集
的数据来确定粮食产量影响因素权重的方法。熵值计算。针对第个影响因素,利用该影响因素
粮食产量影响因素下的数据列计算该影响因素的熵值,即:
我国统计部门主要选择乡村从业人员数量、农业机械总
一,,⋯,
动力、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、化肥施用

量、农村用电量、受灾面积和成灾面积等个主要因素作为式中,。一般取÷ ,则≤。

粮食产量影响因素。
计算偏差度。计算第个影响因素的偏差度,对
基于熵权法粮食产量影响因素权重确定
,如果该因素对粮食产量的影响程
为了能更好地了解哪些因素是影响粮食产量的主要因
度越小,则其该影响因素下的数据列越接近完全无序状态,,
素,以及各因素对粮食产量影响的大小,给出一种基于熵权
越大,该影响因素的偏差度应越小,因此定义:
法的粮食产量影响因素权重确定方法。
,一,√,,⋯,
信息熵本来是用来刻画信息论中所包含信息的无序度计算权重。对以上计算出的偏差度进行归一化后得
的一个量。通过信息熵来度量信息的无序化程度,熵越大则到的数值即为每个影响因素的权重,它反映了该影响因素对
无序化程度越高,相对应的该信息所占有的效用也就越低。粮食产量预测的影响程度的大小。其中第个影响因素的权
基于这样的原理,将信息熵引入到对粮食产量影响因素权重重计算公式为:
的确