摘  要

    

在茶树生长过程中，自然环境对茶叶品质及产量的影响十分显著。分析温度、降水量、茶叶病虫害等因素对茶叶产量的影响，对预测茶叶的产量具有重要意义。本文采用多元回归分析和人工神经网络作为该论文的理论基础，旨在模拟和预测西湖龙井茶叶的产量。将从杭州市统计局得到的数据进行整合，并对数据进行处理，从而建立多元线性回归模型。同时，利用BP神经网络对茶叶产量进行建模，以便对西湖龙井的茶叶产量进行预测，为相关决策提供一定的依据和参考。结果表明，在温度、降水量、日照时长和种植面积这四个因素中，温度和日照时长对茶叶产量的影响较大，用多元回归预测得到的结果较为理想。相对而言，使用BP神经网络获得的预测结果更好。

 

 

关键词：茶叶产量；神经网络；多元回归；预测

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摘  要

Abstract

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一、 综述

（一） 选题背景

（二） 研究目的

（三） 研究意义

二、 研究内容及数据资料

（一） 论文主要内容

（二） 数据资料

三、 影响茶叶产量的因素

（一） 温度

（二） 降水量

（三） 日照时长

（四） 茶园种植面积

（五） 病虫害

（六） 土壤肥力

四、 多元回归分析

（一） 多元统计分析模型

1． 两个前提

2． 矩阵表示

3． 模型假设

4． 回归预测

5． 区间预测

（二） 建立模型

（三） 代码实现及结果分析

五、 人工神经网络

（一） 算法基本思想

（二） 学习算法

（三） BP网络设计与MATLAB实现

（四） 结果

六、 总结

参考文献

致谢