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陕西省畜牧业总产值组合预测模型研究基于Shapley值
1.研究背景
畜牧业是我国农业的重要组成部分，其发展对于保障国家粮食安全、促进农业结构调整、增加农民收入、推动乡村振兴等方面都具有重要作用。陕西省是传统的畜牧业大省之一，其畜牧业总产值一直保持着稳定增长态势。如何对畜牧业总产值进行准确预测，不仅可以帮助农牧业企业进行合理经营和决策，也有助于政府部门进行有效引导和政策制定。因此，建立一种有效的畜牧业总产值预测模型具有重要现实意义。
2.研究内容
本研究采用Shapley值的方法，基于历史数据构建畜牧业总产值预测模型，并进行组合预测。其中，Shapley值是一种计算价值贡献度的方法，从而得出各个因素对于畜牧业总产值影响力的排序和权重。
3.研究方法
3.1数据采集和预处理
本研究采用陕西省历年畜牧业总产值数据作为研究对象。同时，还搜集了各种相关的影响因素数据，包括：饲料价格、养殖成本、养殖人数、出栏量等。将这些数据进行预处理，包括数据清理、数据类型转换、数据标准化等。
3.2模型构建
本研究选择了多元线性回归模型进行畜牧业总产值预测。将历史数据进行拟合，得到回归方程，并进行预测。
3.3Shapley值计算
本研究采用Shapley值的方法，对各个影响因素进行权重计算。通过对每个因素进行组合分析，得到各个因素对于畜牧业总产值的贡献度以及影响排名。将Shapley值的结果进行可视化展示。
4.结果分析
通过对历史数据的分析，得到了畜牧业总产值的预测结果，并进行了Shapley值的计算，得到了各个影响因素的影响排名。可以发现，饲料价格和养殖成本对于畜牧业总产值的影响最大，其他因素的影响相对较小。这对于企业的管理和政府的政策调整都具有指导意义。
5.研究结论
本研究通过Shapley值的方法，对畜牧业总产值进行了预测和权重分析。结果表明，饲料价格和养殖成本是影响畜牧业总产值的重要因素，其他因素的影响相对较小。该研究成果为畜牧业经济发展和政策调整提供了一定的参考价值。