改进的AHP法在评价农业机械化发展水平中的应用

通过对农业机械化发展水平指标的分析,建立了影响因素的层次结构模型。通过计算各因素的权重达到了量化的目的,并对诸因素的重要性进行了总排序,依据层次分析法的基本原理、存在问题和改进方法,通过对农业机械化发展水平指标的分析,建立了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。     

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.     

天津市农业机械化发展水平评价研究

为了能全面客观地反映天津市农业机械化水平,该文通过建立评价指标体系,利用层次分析法,对天津市农业机械化的发展水平进行综合评价并划分级别,准确地掌握天津市农业机械化的总体发展情况和所达到的水平。该研究有利于指导制定切合实际的农业机械化发展方针、政策,为宏观调控和指导农业机械化健康发展提供科学的依据。      

金华市农业机械化发展水平综合评价

为科学评价农业机械化发展水平，在分析现有农业机械化水平评价方法基础上，根据金华市农业机械化发展现状及统计资料，建立和确定了金华市农业机械化水平评价指标体系、评价标准以及各评价指标的权重。最后，利用1995年-2006年金华市的有关统计数据计算出金华地区的农业机械化水平，评价结果与实际情况基本一致，为提升金华市农业机械化的发展提供科学的宏观管理依据。     

农业机械化发展水平的人工神经网络评价模型

根据农业机械化发展水平的评价标准，提出了生成足够多人工神经网络训练样本、检验样本和测试样本的新方法，给出了区分农业机械化发展水平不同程度的分界值，并提出了确定合理BP神经网络结构的原则。通过上述方法得到的神经网络模型具有更好的泛化能力，且不受网络初始权值的影响。运用训练后的神经网络评价模型对河南省1994年农业机械化发展水平的评价结果表明：与灰色-概率评估模型相比，本文建立的BP评价模型具有更好的客观性、通用性、实用性和容错性。     

金华市农业机械化发展水平评价

为促进金华市农业机械化发展,根据现有农业机械化水平评价方法,建立了金华市农业机械化水平评价指标体系,并确定了各指标的权重.在此基础上,利用1996-2006年金华市有关农业机械化统计数据,计算出金华市历年农业机械化水平,同时分析了影响当地农业机械化发展的因素.最后,结合金华市实际,提出了促进金华市农业机械化水平提高的措施与建议.     

杭州市农业机械化发展水平总体评价的研究

根据2000-2010年杭州市农业机械化统计数据,利用国内现有的农业机械化发展水平评价方法,测算了杭州市在此期间各年度的农业机械化发展水平。计算结果表明,目前杭州市处于农业机械化发展中级阶段,且“十一五”农机化发展速度较“十五”有了较大提高。在此基础上。提出了加快杭州市农业机械化发展的相关措施与建议。     

金华市农业机械化发展水平总体评价的研究

为加快金华市农业机械化发展,利用2000-2010年金华市农业机械化统计数据,结合现行农业机械化发展水平评价方法,计算了该市在此期间各年度的农业机械化发展水平。结果表明,金华市"十一五"农业机械化发展水平较"十五"有了较大提高,且农业机械化发展已进入中级阶段。同时,结合金华市农业机械化现状,提出了促进该市农业机械化又好又快发展的措施与建议。     

辽宁省农业机械化发展水平的评价与分析

科学地评价农业机械化在农业现代化生产中的地位与作用,研究不同地区农业机械化发展水平及发展速度,是农业机械化宏观管理的重要内容。通过对辽宁省农业机械化发展情况的调查研究,应用聚类分析理论与方法,对辽宁省14个市(地)区进行了系统分类处理,定量与定性分析相结合,对不同类区的农机化发展水平进行了分析与评价。     

我国农业机械化发展水平评价指标体系构建与实证分析

我国农业机械化发展水平评价指标体系是由农业机械化装备水平、农业机械化作业水平、农业机械化系统体系3个层面所构建的,通过相关分析确定了各级评价指标的权重系数,建立了农业机械化发展水平综合评价模型,对2002年我国各地区农业机械化发展水平进行了测算与评价。     

设施农业机械化水平评价指标体系构建

设施农业是现代农业发展的重要组成部分。为了科学评价我国设施农业机械水平,便于在宏观管理上引导未来设施农业机械的发展,提出了基于生产环节的设施农业机械化水平评价指标框架体系构建思路;采用文献分析、专家咨询和实地调研的研究方法,根据指标设置原则和筛选依据,对指标进行了删减和合并,并建立了一套包括2级9个指标的评价体系;最后,选取北京及江苏7个典型设施农业园区进行实例计算。结果表明,设施农业机械化水平评价体系在数据采集及计算方法上具有较强的可操作性,评价结果与实际情况较吻合。     

用因子分析法评价我国农业机械化发展水平

在以往农业机械化评价方法的基础上,提出了用因子分析方法评价农业机械化发展水平。选取反映农业机械化作业水平、保障水平、效益水平的评价指标进行因子分析赋予权重,结合各项指标系数值,建立农业机械化发展水平评价方程。同时,计算出我国31个省、自治区、直辖市的农业机械化综合发展水平评价值。结果表明:采用因子分析法评价是以数据本身的相关性为依据,避免了其它方法人为赋权所产生的误差。     

区域农业可持续发展能力评价研究

区域农业可持续发展是一个复杂的综合系统，农业可持续发展是可持续发展的基础和重要组成部分。从多目标角度，建立了针对豫北某典型区的农业可持续发展评价指标体系，为合理确定各评价指标的权重，探讨了把层次分析法（AHP）作为确定指标权重的实现过程，并运用加速遗传算法(AGA)修正判断矩阵的一致性，同时计算判断矩阵各要素排序权值，即AGA-CAHP法。应用实例表明，AGA-CAHP方法直观、简便、计算结构稳定，精度高，可在各种实际评价中应用。     

依托农业主导产业发展农业机械化

分析浙江余杭区七大农业主导产业农业机械现状以及余杭区农业机械化存在的主要问题,提出依托优势产业,发展余杭农业机械化。     

"燃油税"与中国农机化发展

分析了我国石油消费情况,运用经济学方法阐述了征收燃油税的必要性。研究认为,只要采取基数比例的方式返还税款,将不会影响农机化生产,如果固定返还比例还将促进农机化的普及。     

农业机械化对我国农业可持续发展的重要性分析

当前国家大力提倡可持续发展战略,对农业而言,可持续发展也是非常重要的发展方向,而农业机械化是确保农业可持续发展的重要基础和条件,为了更好地认识农业机械化在我国农业可持续发展中所起的重要作用,文章对农业机械化在农业可持续发展中所起的作用进行了分析。