| Аннотация | Специфика аграрного производства в силу его нестабильное и зависимости от природных условий ограничивает возможности применения ряда наиболее востребованных методов прогнозирования, таких, как построение корреляционно-регрессионных моделей. Решением данной проблемы, позволяющим учитывать информационную неравнозначность временного ряда данных, является использование адаптивных полиномиальных моделей. Авторами был выполнен прогноз урожайности сои в Амурской области на 2018 год с использованием полиномиальных моделей нулевого, первого и второго порядка. Рассчитанные показатели отклонения прогнозного значения от фактического, среднеабсолютной процентной ошибки, средней процентной ошибки и суммы квадратов ошибок позволили установить, что наиболее высокую точность прогнозирования имеет модель нулевого порядка. |
|---|