1.資料預處理---->資料相關性分析-->粗大誤差分析-->針對果蔬品種的營養素成分和含量，建立分級打分制度,定義『營養價值』，『常見度』，『研究價值』等指標
-->篩選出8種水果和6種蔬菜
2.回歸模型，**各種果蔬的年產量
3.logistic模型對**結果進行修正，改進回歸模型的產量**結果
實際： 農業部種植管理司資料 發現12中水果佔據中水果的90%
1. 定義一種指標常見度com(i,j): 表示第i種水果在j年的產量與j年的水果總產量的比值
比如2002-2023年：可以計算各年各種水果的常見度平均值
2.各種水果打分機制
算出水果在每個營養指標中的最小，最大值以及它們的中位數，c=0，score=0;0cmind,score=2，計算各種水果的總分
3.研究價值指標計算
rval(i)=com(i,j)*score(i)
根據研究價值確定前8中水果進行研究
4.基於相關分析的變數分析
相關係數
相關程度
0.00-±0.30
微相關±0.30-±0.50
實相關±0.50-±0.80
顯著相關
±0.80-±1.00
高度相關
corrcoef(x,y)
5.線性回歸
其中結合了水果的損耗
pro=線性方程*(1-損耗)
6.logistic模型(阻滯增長模型)
反映生物群體增長的邏輯規律
根據本文的實際情況建模為
定義產量年增長率 p=a-b*n(t)
解微分方程。
蔬菜的**採用類似方法
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