基于改进的层次分析法评价农业机械化水平

依据层次分析法的基本原理论述了传统层次分析法存在的问题和改进方法.通过对农业机械化发展水平指标的分析,建立影响因素的层次结构模型,并且用改进的AHP法对诸因素的重要性进行排序,按排序关系可近似确立优先发展的领域.为此,使用改进的层次分析法对农业机械化的多目标决策问题进行了实例分析,从而为农业机械化发展提供一种科学的多目标决策方法.     

改进的AHP法在评价农业机械化发展水平中的应用

依据层次分析法的基本原理、存在问题、改进方法,通过对农业机械化发展水平指标的分析,建立影响因素的层次结构模型,并且用改进的AHP法对诸因素的重要性进行排序,按排序关系可近似确立优先发展的领域。     

农业机械化规模经营发展因素的层次分析

在影响农业机械化规模经营的因素的系统分析中,常常面临的是一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。通过使用层次分析法对河南省农业机械化规模经营因素进行分析,得出影响河南省农业机械化规模经营发展的主要因素,并分析了这些因素存在的环境与农业机械化规模经营相适应,为其进一步的研究提供参考。     

基于AHP-Fuzzy农业机械项目发展排序模型及应用

政府实行农业机械购置补贴,认识农业机械项目发展的相对重要性是分类选择补贴项目的基础,对项目发展进行评价排序是认识相对重要性的基本方法。依据系统工程的理论与方法,讨论了农业机械化所包含类别项目的一般层次结构,建构了农业机械项目发展相对重要性衡量指标体系。在分析层次分析和模糊综合评价两种技术的计算方法的基础上,提出了农业机械项目发展排序模型的结构,阐明了排序模型应用的算法,并在实际中加以应用,可得到满意结果。     

基于改进AHP模糊评估江汉平原农机化水平

本文运用改进的层次分析法确定农机化水平指标的权重,并结合模糊综合评价法,综合测度了江汉平原农业机械化水平,评定出江汉平原农业机械化水平介于"比较好"和"一般"之间,并把来自江汉平原的一些基层农机管理人员对当地农业机械化水平的综合评价和对应指标的重要性进行比较,确立机播、机插等为优先发展的领域,这对于今后江汉平原地区农业机械化作业水平、农业机械化的综合保障能力以及农业机械化综合效益的进一步提高有着一定的指导意义.     

农机调配多目标综合决策检验

通过分析当前农机调配方法存在的不足,采纳专家的意见设计了影响因素的层次结构模型,综合运用层次分析法和模糊评判,对项目前期的农机调配方案进行了实例分析和决策检验,从而提供了一种科学的多目标决策检验方法,为农机调配多目标综合决策检验提供了参考依据。     

中国农业机械化的空间异质性与影响因素分析

为了对农业机械化反映变量在区域空间位置变化时呈现出的属性差异进行综合测度并比较,在构建多指标评价体系的基础上,选用2013年的省际面板数据,运用因子分析法进行了区域农业机械化水平的综合评价与影响因素分析。分析结果表明:黑龙江、江苏、山东的综合分值位于全国前3位,机电排灌面积、有效灌溉面积、柴油发动机动力等是影响区域农业机械化水平的最主要影响因素,当前我国农业机械化水平的空间异质性变化与地区农业发展水平基本对应。     

农机作业服务组织发展水平评价指标研究

农机作业服务组织的发展,有利于实现农业生产要素和资源的合理配置,增强农业综合生产能力,对于促进农业机械化的快速发展和农村经济社会的进步具有重要的意义。本文建立了农机作业服务组织发展水平评价指标体系,采用层次分析法进行了评价指标的权重的计算,得出耕种收综合机械化水平和农机人员受教育程度、管理运行机制等是影响农机作业服务组织发展的重要因素。     

农业机械化项目绩效评价指标体系与模糊评价

针对农业机械化管理决策中需要对实施项目进行科学评价的实际需要，结合农业机械化项目的基本情况和类型，以及绩效评价指标的确定原则，建立了农业机械化项目绩效评价指标体系。并采用层次分析法计算出农业机械化项目绩效评价指标体系中的各指标变量权重，然后在确定因素集、评语集、权重集和评判矩阵的基础上，构建了适合农业机械化项目绩效的模糊综合评判模型，并进行了案例验证分析，结论可供农机管理决策参考。     

黑龙江省农业机械化发展关键影响因素分析

农业机械化发展受到系统内外许多因素影响,确定农业机械化发展的关键影响因素对推动农业机械化快速发展有重要意义。为此,运用系统分析方法,选择影响农业机械化水平的社会与经济环境、农业生产资源、农机装备及技术,共3类21个因素进行分析。同时,依据黑龙江省2004-2011年的相关统计数据,运用灰色综合关联分析法,对影响农业机械化发展水平的因素进行了关联度分析,确定了影响农业机械化发展水平的关键因素,并对关键影响因素进行了系统分析。     

我国水稻种植机械化概况及发展方向

与发达国家相比,我国水稻生产机械化水平依然很低,尤其是水稻种植机械化水平更低.本文论述了我国水稻种植机械化发展概况和存在的问题,提出我国了水稻种植机械化的发展方向,通过水稻种植机械化促进我国水稻生产机械化的发展.     

黑龙江省种植业机械化发展情况分析

为科学的分析种植业机械化发展情况,该文在分析现有农业机械化发展水平评价研究成果基础上,结合黑龙江省实际情况,建立了种植业机械化发展水平评价指标体系,并利用德尔菲法确定了各评价指标的权重,同时参考黑龙江省实现农业现代化时的发展目标,确定了各评价指标的标准值。最后,利用综合评价法测算2001－2008年黑龙江省种植业机械化发展水平,测算结果表明黑龙江省种植业机械化水平从2001年的45.91%增长到2008年的63.24%,平均每年增长2.17%。通过各评价指标的对比研究,分析了阻碍种植业机械化水平发展速度的原因,为指导黑龙江省种植业机械化发展提供科学依据。     

基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型

根据1986-2013年我国农业机械化综合水平的统计数据,建立了基于GA-BP神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992-2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析,表明该预测模型具有较好的拟合精度;采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测,进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014-2018年的农业机械化综合水平进行预测,结果表明:在2014年我国农业机械化综合水平为61.97%,与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61%基本相符,2018年我国农业机械化综合水平将达到70%左右。     

甘蔗生产机械化现状及相关问题的思考

通过分析我国甘蔗生产主要环节的机械化现状,找出制约甘蔗生产机械化发展的主要因素,进而提出解决我国甘蔗生产机械化问题的措施。以系统工程的视角剖析影响我国甘蔗生产机械化进程的原因,认为自然条件、生产经营模式、经济水平、机械装备水平、品种、农艺和思想观念等是制约甘蔗生产机械化发展的主要因素。建议通过加快促进土地合理流转、开展土地整理、进行集约经营、培育适宜机械化作业的新品种、加大投入研发适用机械装备、对先进适用技术进行补贴和培育服务组织等综合措施来促进我国甘蔗生产机械化的发展。     

亟待破解双季稻区水稻种植机械化发展迟缓的难题

我国双季稻地区的水稻种植将近全国水稻种植面积的一半,但种植机械化水平很低,严重制约该地区水稻生产机械化进程。文章通过分析双季稻区水稻机械化种植发展缓慢的因素,提出要加快发展双季稻区水稻种植机械化的水平,需要确定以机械化育插秧为主流技术、有针对性地攻克双季稻育插秧技术中尚未解决的难点问题;加强育插秧技术农机与农艺进一步融合;加速研发推出双季稻区适用的插秧机机型。     

重庆市永川区水稻生产全程机械化技术实践

2017年,重庆市永川区组织实施了农业部主要农作物生产全程机械化示范项目（水稻生产全程机械化）。通过精心组织实施,全面完成了项目各项建设任务,达到预期效果。通过项目的实施,示范区内水稻生产在耕地、播种、植保、机收、烘干和秸杆处理关键环节实行了全程机械化作业,经济效益、社会效益和生态效益明显,示范区水稻生产耕种收综合机械化水平达到98.5%,形成了一套适合永川区水稻生产全程机械化的技术模式及农机装备配置模式。      

重庆市丘陵山区循环农业机械化模式应用实践

针对目前丘陵山区农业产业体系不完善，种植业、养殖业和农业机械化之间互联互通性差，融合程度较低，农产品生产附加值低等问题，开展了重庆市丘陵山区循环农业机械化模式应用研究。通过剖析重庆市丘陵山区两个典型的循环农业机械化应用模式，研究机械化在重庆丘陵山区循环农业产业发展中的支撑和保障作用，总结提炼重庆市丘陵山区循环农业机械化模式，为继续做好丘陵山区循环农业机械化提供技术和理论支撑。      

农业机械化发展水平对种植业全要素生产率的门槛效应

基于Malmquist指数法对2000-2017年全国31个省(市、自治区)种植业全要素生产率进行了测算,进一步测算了农业机械化发展水平综合指数,并设计了面板门槛模型解释其间的关系。研究结果表明:农业机械化发展水平综合指数与种植业生产率之间存在以地形为门槛变量的单一门槛效应,跨过门槛值后这两者间有显著的负向影响。因此,提升种植业全要素生产率不能只靠提高农业机械化水平,地形因素也很重要,选用适应地形的农业机械才能真正提高种植业全要素生产率。     

新疆农业机械化发展水平评价体系

为科学评价新疆农业机械化发展水平,结合新疆农业机械化发展的具体特点,构建了新的农业机械化水平评价指标体系,确定了各评价指标的权重及评价方法。并运用该评价模型对新疆哈密地区巴里坤县农业机械化水平进行了评价和分析,为今后合理衡量新疆农机化发展水平提供科学依据。      

基于典范对应分析的郴州市农业机械化发展研究

为明确郴州市农业机械化发展的现状及驱动因素,基于典范对应分析方法,以郴州市2017年农业机械化发展水平数据及其影响数据为依托,对郴州市11个县(市、区)的农业机械化发展格局的空间差异进行分析。结果表明,典范对应分析中的前4个排序轴的排序总惯量为0.544,累计方差贡献率为64.1%,说明典范对应分析能较好地应用于农业机械化发展的研究。郴州市农业机械化发展格局存在明显的区域分异现象。其中发展水平较高的地区集中在郴州市的西北部,地理生产条件较好,种植结构较为合理;而发展水平较低的地区集中在郴州市的东南部,受地理因素制约较大,农业规模化作业条件较差,经济发展较为落后。今后,郴州市应注重因地制宜地发展农业机械化,加强经济发展,保证合理的农业劳动力。