基于GA-LM-BP模型的云南省农机总动力预测 |
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引用本文: | 胡陈君,陈建,王卓,王攀,曹中华,郑延莉,王炎林,牛坡.基于GA-LM-BP模型的云南省农机总动力预测[J].农机化研究,2018(4). |
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作者姓名: | 胡陈君 陈建 王卓 王攀 曹中华 郑延莉 王炎林 牛坡 |
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作者单位: | 西南大学工程技术学院; |
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摘 要: | 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。
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