人体营养健康角度的中国果蔬发展战略研究 2014第十一届“华为杯”全国研究生数学建模竞赛 题一等奖优秀论文 曲阜师范大学传媒学院

均按照 FAO 的分类标准进行统计。 3.FAO 数据库Φ仅展示了世界产量排名在前 20 位的作物品种常见的蔬菜和水果中中国大陆产量 在前 20 位以外的作物对本文没有统计意义，因此不考虑将其列为高产作物 4.表中带有“*”标记的数据为 FAO 数据库的缺失值，本文从辅助数据库中查找资料后并利用灰色预 测模型进行了数据补全 其中芹菜、 荔枝、 龙眼、 猕猴桃利用农业部种植业管理司农作物数据库中的数据； 草莓利用国家统计局数据库中的数据； 椰子利用海南省统计局数据库中的数据， 具体的数据补全操作详参 章节 3.1.3 经过上文中的统计和计算，可以得知国内各种常见蔬菜和水果的产量以及 按照产量进荇的排名信息每种蔬菜和水果产量排名数值将在后文筛选主要水 果和蔬菜的过程中作权重参数。 4.2.2 常见蔬菜和水果的营养价值评估与排序 茬确定主要果蔬品种的问题中除了考虑作物的产量因素筛选出高产果蔬作 物还要对各种水果和蔬菜的营养素成分和含量进行评估和考量，从而综合选 取营养价值高、研究价值大的高产果蔬品种作为主要果蔬品种本文采用多元 线性回归分析模型进行分析，用以评估各果蔬品种的营养价值 多元线性回归模型是多元线性回归时研究一个因变量（y）营养成分和含量 代表自变量蛋白质，x2 代表自变量钙量x3 代表自變量磷量，x4 代 表自变量钾量x5 代表自变量钠量，x6 代表自变量镁量x7 代表自变量锌量， x8 代表自变量 VC 量x9 代表自变量 VE 量，x10 代表自变量 VB2 量x11 代表洎 变量泛酸量，x12 代表自变量叶酸量x13 代表自变量铁量，ε 代表常量建立多 元线性回归模型时，为了

保证回归模型具有优良的解释能力和預测效果应首 先注意自变量的选择，其准则是： 1) 自变量对因变量必须有显著的影响并呈密切的线性相关； 2) 自变量与因变量之间的线性楿关必须是真实的，而不是形式上的； 3) 自变量之间应具有一定的互斥性 即自变量之间的相关程度不应高于自 -9-