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农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值,科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质,本研究应用灰色GM(1,1)模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性,应用BP神经网络对灰色残差数据进行处理,补偿灰色预测结果,建立了相应的预测模型。实验表明:该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效,并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关政策制定提供了科学依据。 相似文献
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2011-2015年河南省农业机械总动力的预测 总被引:1,自引:0,他引:1
农业机械总动力是衡量农业机械化水平的一项重要指标。对河南省农业机械总动力进行预测,将为农业机械化部门制定合理的发展规划提供一定的理论支持,同时也为农机企业了解未来市场需求状况提供一定的参考。以1991-2010年间的河南省农业机械总动力统计数据为基础,利用BP神经网络建立了河南省农业机械总动力的预测模型。该模型采用3层BP神经网络,输入层、隐含层和输出层的神经元数目分别为5,13和1。隐含层和输出层的激励函数分别为正切型与对数型Sigmoid函数。采用分步预测的思想,利用自适应学习速率训练方法对该网络进行了训练,获得了该模型中各层之间的连接权值和各层神经元的阈值。利用该模型对现有数据进行了仿真预测,结果表明,该模型具有较高的预测精度。在此基础上,对河南省"十二五"期间的农业机械总动力进行了预测,并给出了预测数据。 相似文献
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基于BP神经网络的农机总动力组合预测方法 总被引:5,自引:1,他引:4
鉴于单一预测模型和线性组合预测模型的局限性,在确定黑龙江省农机总动力单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性农机总动力组合预测模型。误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对百分误差为3.03%,低于一元线性回归模型、指数函数模型、灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的6.26%、4.65%、4.88%和3.72%;稍高于以误差平方和最小为原则构建的线性组合预测模型的2.86%。用2006~2008年黑龙江省农机总动力进行检验预测,结果表明该模型可以有效地提高农机总动力的预测精度,用该模型预测了黑龙江省2009~2015年农机总动力。预测结果表明,在未来几年黑龙江省农机总动力将保持快速增长趋势,到 相似文献
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路思恒尹红 《农业装备与车辆工程》2023,(1):39-43
基于BP神经网络建立云南省粮食产量预测模型,分析有关文献,最终选择农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农药使用量、粮食作物播种面积、农用柴油使用量和受灾面积等8个指标作为输入变量,粮食产量为输出变量。首先以云南省1993—2016年的粮食产量及8个粮食产量影响因素等数据,搭建BP神经网络预测模型,预测2017年、2018年和2019年的粮食产量。试验结果表明,基于BP神经网络预测模型在训练阶段,相对误差绝对值基本小于1%;在验证阶段,预测2017年、2018年和2019年的相对误差分别为1.84%、3.25%和2.86%,误差率均控制在5%以为,说明该模型具有很好的预测效果,能够有效地对粮食产量进行预测,并为粮食产量的预测提供了一种新的方法。 相似文献
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以1979—2015年吕梁市农机总动力为研究基础,利用指数函数、三次多项式函数及BP神经网络分别建立农机总动力预测模型并进行样本比对。结果表明,BP神经网络和指数函数模型的平均绝对误差分别为1.11%和3.22%,低于三次多项式函数的平均绝对误差(8.05%)。利用BP神经网络模型和指数函数模型对2016—2021年吕梁市农机总动力进行预测,以期为农业机械化水平的发展提供参考。 相似文献
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为预测云南省农机总动力的发展变化趋势,提出一种将GA算法、LM算法与BP神经网络相结合的农机总动力预测方法,克服了BP神经网络易陷于局部极小的缺点。选取1985-2015年云南省农机总动力数据作为样本,建立GA-LM-BP神经网络模型进行仿真预测,结果表明:该模型的平均相对误差为0.313 362%,明显优于BP神经网络的0.926 674%、LM-BP神经网络模型的0.654 053%和GA-BP神经网络模型的0.493 122%,具有较好的预测精度。在此基础上,对云南省2016-2020年农机总动力的发展趋势进行了预测,结果表明:2 0 1 6年农机总动力达3 4 3 9.4 9万k W,超过云南省农业厅预测的3 4 0 9万k W,2 0 2 0年云南省农机总动力达3 952.78万k W,为云南省农机化的发展规划提供了理论依据。 相似文献
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农业机械总动力是评价一个国家农业现代化程度的重要指标.本文采用混沌时间序列的一阶局域模型对新疆农业机械总动力进行了预测.误差分析表明,该一阶局域预测模型拟合值的平均绝对误差为0.64%,低于灰色理论GM(1,1)模型的0.90%,得到了较好的预测效果. 相似文献
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基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。 相似文献
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研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。 相似文献
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农业是国民经济的基础,粮食乃重中之重,粮食产量的准确预测对国家粮食安全及政府制定相应粮食生产政策具有重要的意义。该文运用灰色关联分析,从众多模糊因素中计算出云南粮食产量特有影响因子,依次为农业机械总动力、化肥施用量、农田有效灌溉面积和农村用电量,并对这些因子进行了GM(1,1)残差修正预测,把预测所得数据作为相关因素序列,以粮食产量作为系统特征序列,构建了粮食产量的灰色GM(1,N)预测模型。根据云南省1999—2015年的粮食生产相关数据,对云南省2020年的粮食产量数据进行预测,对2015年之前数据进行拟合,和实际产粮数据平均相对误差为1.92%,具有较高的精确度。通过分析预测成果,给出了确保云南省粮食产量稳固增长的对策和建议。 相似文献