黑龙江垦区农机总动力预测分析

农业机械总动力是农机化规划的主要部分，常作为规划的主要指标。现根据黑龙江垦区农业机械化实际情况，对黑龙江垦区农业机械总动力进行预测分析，为制定农业机械化发展规划提供参考。     

河北省农机总动力的发展变化分析

农业机械总动力作为衡量农业机械化水平的指标,在农业机械化发展中起着非常重要的作用。对农业机械总动力进行分析,可以在一定程度上掌握河北省农业机械化的发展状况。     

黑龙江省农机总动力趋势包络预测与分析

文中对趋势包络预测方法进行了详细介绍,并应用此方法,依据历年的数据对黑龙江省农机总动力进行了预测。预测结果与实际数据相对照表明,预测精度较高,这对黑龙江省农业机械发展规划有着重要意义,为规划提供了依据。     

组合预测模型在黑龙江省农机总动力预测中的应用

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM（1,1）模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据.     

山西省农机总动力的Usher曲线分析

[目的]对山西省农机总动力拥有量的发展趋势进行详细的分析并加以预测。[方法]基于Usher曲线的微分形式,求出异时参数的估计量,利用Usher曲线对1979～2015年山西省农机总动力的拥有量数据进行拟合,用平均相对误差MRE和拟合优度R~2表示拟合效果的优劣。[结果]通过R语言编程得出未知参数及异时参数的非线性最小二乘估计值,所得MRE为2.65%,R~2为0.998,2006年与2040年分别为山西农机总动力拥有量增长的最大加速点和最大减速点,预计到2020年可突破4 000万kW。[结论]Usher曲线可对山西农机总动力的拥有量进行较好的描述,并对其增长趋势进行有效的预测,为我省相关部门制定政策提供一定的依据。     

黑龙江垦区农业机械总动力预测与分析

本文对黑龙江垦区农业机械总动力进行了预测分析。利用灰色系统理论,建立了灰色预测GM(1,1)模型,利用历史数据对农业机械总动力进行了预测,并进行了分析,为农业机械化发展规划提供依据。通过定性分析和建立GM(1,1)预测模型进行定量预测,预测结果为黑龙江垦区到2005和2010年末农业机械总动力将达到366.9和404.6万千瓦。认为黑龙江垦区农业机械将向着科技含量高、通用性好、经济性好、高生产率方向发展。     

基于BP神经网络的农机总动力预测模型研究

利用黑龙江省1980～2007年农机总动力数据,对BP神经网络模型和现有农机总动力预测模型进行分析,建立了基于BP神经网络的农机总动力预测模型,并将该模型应用到2007年以后黑龙江省农机总动力的预测中,取得了良好的预期效果,为黑龙江省的农业机械化发展趋势和农机产品市场分析提供了一定的理论指导。     

甘肃省力争农机总动力超2886万千瓦

正今年甘肃省将大力推广农机化新技术,不断提高农机化装备水平、作业水平、科技水平,力争全省农机总动力达到2 886万千瓦以上,农机经营服务总收入、纯收入分别达到113亿元、43亿元以上。今年,甘肃省将通过落实农机购置补贴政策,抓农机安全生产和农机化质量监管,加快推进主要农作物生产全程机械化。目前,2017年中央补贴资金5.72亿元和省级补贴资金4 500万元已下达各地,甘肃省将突出补贴重点,不断提高农机购置补贴政策效能,推动农机购置补贴政策落实到位。同时,为做好重要农     

山西省农机总动力需求的灰色—马尔柯夫预测模型

灰色—马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题 ,且具有计算简便、精度高的特点。本文利用该方法对山西省农机总动力需求进行了预测分析 ,为农业机械化有计划的发展提供了依据。     

基于支持向量机的中国农业机械总动力预测

为更好地预测中国农业机械总动力的发展趋势,引入了基于支持向量机的预测方法.以1979—2008年中国农业机械总动力的统计数据为训练样本,以2009年和2010年的统计数据为检验样本,采用新陈代谢法建立了基于支持向量机的我国农业机械总动力预测模型.为了验证该方法的有效性和优越性,同时采用新陈代谢法分别建立了基于普通BP神经网络和改进的BP神经网络的预测模型.仿真预测与检验样本预测的结果表明,基于支持向量机的预测精度明显高于普通BP神经网络和改进的BP神经网络预测模型.在此基础上,计算出2011年至2015年中国农业机械总动力的预测值分别为97 859.1,103 053.7,108 480.7,112 794.7,115 096.8万kW,指出了其具有增长趋缓的变化趋势.     

无偏灰色预测模型在农业机械总动力预测中的应用

以我国1997~2005年农业机械总动力数据为基础,将无偏灰色预测模型应用到农业机械总动力预测中,并与传统灰色预测模型进行比较,结果反映了无偏灰色预测模型的优越性,最后预测数据显示2009年我国农业机械总动力将达到85 262.54万kW。     

河北省农机信息化发展研究

正目前我国农机化已经发展到中级阶段,亟待突破保有量平台从而跃上智能高效的高级阶段。信息化则是突破这个发展瓶颈、引领发展方向的捷径。农机信息化,就是在农机领域广泛应用包括计算机、微电子、通信、光电、遥感等现代信息技术,使之渗透到农业生产、农机管理、农机社会化服务等各个具体环节,从而极大的提高农业生产效率和水平,推动传统农业向现代农业的转变。     

人工神经网络预测含蜡原油的屈服应力

针对含蜡原油输送管道的停输再启动问题,以室内模拟环道试验数据为基础,利用误差反向传播算法(BP算法)对相同运行工况含蜡原油在不同停输温度条件下的启动屈服应力进行计算,并由此预测了含蜡原油在不同启动温度条件下的启动屈服应力值.计算结果与试验结果对比表明,BP神经网络对启动屈服值的预测值和试验值最大误差为1.9%,最小误差为0.12%.     

基于人工神经网络的森林火险预测

在对河南登封地区火灾发生状况进行有效分析的基础上,以林火发生与其紧密相关的气象因子为基础,运用BP人工神经网络建立了林火发生预测模型,分析得出最好的网络结构为6∶5∶1,建模精度为0.97,98%的样本拟合误差绝对值不超过0.000 7,取得了较好的拟合效果。     

基于人工神经网络的金属切削力预测

将人工神经网络技术用于切削力的预测，实验证明了人工神经网络能够准确地预测切削力的大小。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测，森林蓄积量预测，各龄组蓄积量预测三层前馈反应传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟，预测结果表明：在小样本条件下，森林资源预测神经网络模型预测精度较高，开辟了森林资源新途径。     

煤层底板突水人工神经网络预测

本文综合考虑水源、水压、隔水层、断层等因素对煤层底板突水的影响，建立了煤层底板突水人工神经网络预测模型。实例分析表明，该模型具有较高的预测精度，预测结果比较可靠。     

河北省环境质量供需预测

从河北省环境质量供需预测结果中看出,供需之间仍存在较大缺口,环境质量形势不容乐观.为此提出污染治理对策.     

河北省农机购置补贴范围确定

正河北省农业厅、财政厅共同印发了《河北省2018—2020年农业机械购置补贴实施指导意见》(以下简称《意见》)。根据《意见》,河北省选择了耕整地机械、种植施肥机械、田间管理机械、收获机械、收获后处理机械、农产品初加工机械、排灌机械、畜牧机械、水产机械、农业废弃物利用处理设备、农田基本建设机械、设施农业设备、动力机械、其他机械14大类35个小类共99个