标题中的知识点：研究生数学建模论文蔬菜水果规划
1. 数学建模与蔬菜水果规划的结合：数学建模是一种使用数学工具和方法来解决实际问题的科学研究过程。在这个案例中，数学建模被应用于对我国居民膳食中蔬菜和水果的消费进行战略规划。蔬菜水果规划包括了对年度人均消费量的估计，果蔬消费趋势的预测，以及多因素综合下的果蔬生产规模调整。这样的数学模型有助于为果蔬的生产与消费提供科学的决策依据。
2. 营养健康角度的果蔬战略调整研究：在人体营养健康的视角下，对果蔬的消费和生产进行战略调整，要求考虑到国民的营养需求以及果蔬的营养价值。这项研究强调了科学教育对于指导合理消费的重要性，并提供了基于营养均衡视角下科学消费的建议。
描述中的知识点：基于人体营养的蔬菜水果战略调整研究
1. 人均营养摄入与果蔬消费的关系：研究中提到了人均营养摄入的不均衡问题，指出我国居民在日常饮食中存在偏食等问题，导致多数营养元素摄入不足。因此，对于果蔬的年度人均消费量的估计显得尤为重要，它直接关联到人体健康状况的改善。
2. 灰色系统理论在果蔬消费预测中的应用：GM(1,1)灰色理论预测模型被用于预测至2020年的各主要果蔬品种的年产量。灰色系统理论适用于处理信息不完全或不确定性的系统，因此适合用于果蔬消费的预测。
3. 聚类分析与线性规划在果蔬品种选择中的应用：研究通过聚类分析找出了主要品种的相似度，再利用线性规划模型来得出满足营养均衡的果蔬品种的年度人均消费量。这表明了数学分析方法在进行食品营养决策时的重要性。
4. 主成分分析在果蔬生产规模调整中的应用：研究综合考虑居民购买成本、种植者收益、进出口贸易、土地面积等多种因素，建立了基于主成分分析的决策模型。该模型有助于规划果蔬各品种的生产规模，平衡各方利益。
5. 时间序列模型的模型检验：文章还提到了利用时间序列模型对GM(1,1)预测模型进行检验。这说明研究不仅构建了预测模型，还通过其他统计方法来验证预测结果的可靠性。
6. 政策建议的提出：基于以上研究，文章最后提出了控制高产果蔬规模等政策建议，表明了研究成果能够为实际决策提供依据。
关键词：GM(1,1)；灰色系统理论；聚类分析；移动平均模型；主成分分析
1. GM(1,1)模型的定义和应用：GM(1,1)是灰色系统理论中的一个预测模型，用于估计和预测时间序列数据。它在本文中的应用是预测果蔬品种的年产量。
2. 灰色系统理论的概念：作为处理含糊不清、信息不完全的系统分析方法，灰色系统理论能够对系统的未来发展进行预测和分析。
3. 聚类分析的定义：聚类分析是用于将数据集中的样本划分为多个类别的一种统计方法，目的是使得同一个类别的样本之间相似度高，而不同类别之间的样本相似度低。
4. 移动平均模型的概念：移动平均是一种时间序列数据平滑的方法，它可以用来预测数据的长期趋势，去除短期波动的影响。
5. 主成分分析的原理：主成分分析是一种统计方法，它通过正交变换将可能相关的多变量数据转换成一系列线性不相关的变量，这些变量称为主成分。
通过以上知识点，本文展示了如何应用数学建模的多种方法和理论来解决有关果蔬消费与生产中的实际问题。通过预测和规划，旨在优化果蔬的生产和消费，进而改善居民的营养健康状况。
