黑龙江省农业机械化发展制约因素分析及展望

发展农业机械化、建设农业现代化和建设社会主义新农村,是当前和今后一个时期我国农业发展的战略目标.现在,我国进入了\"工业反哺农业、城市支持农村\"的新时期,尤其是国民经济持续稳定地发展和近几年中央采取的一系列\"惠农\"政策,使农业和农村经济发展出现了重要转机.为此,通过分析农业机械化发展的主要制约因素,力求对农业机械化发展在理论和实践上保持清醒的认识,把握契机,加快农业机械化的发展.     

广东农业机械化对种植业的贡献率研究

为了研究农业机械化在农业和农村经济中的量化效果,在分析广东农业机械化特点的基础上,用项目有无比较法测算了广东农业机械化贡献率,并对结果与成因进行了分析。研究结果表明：1998年,广东农业机械化贡献率为11．18％,特别是在产业结构调整和劳动力收入的情况下,农业机械化的贡献作用更为明显。     

基于BP神经网络的农业机械化水平预测

从使用神经网络模型对农业机械化水平的模拟结果来看,模型具有较高的精度,使用该模型对农机化水平进行预测,预测值和实测值也具有较好的线性拟合关系。为此,利用该模型对未来或当前的农机化水平进行了预测。该模型具有较高的精度,预测值和实测值也具有较好的线性拟合关系;但模型的泛化能力会受到数据采集条件制约。     

甘蔗机械化生产收获—运输系统配置调度的研究

针对甘蔗机械化生产收获-运输系统的配置和调度问题,运用非线性规划方法建立了配置模型,运用0-1型整数规划方法建立了调度模型,通过计算机模拟,并在广东广前糖业发展有限公司进行实证研究.结果表明,在节约机具投资和减少运作成本方面取得了满意的优化效果.     

浙江省农业机械化水平的总体评价与地区比较

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的基础上,根据浙江省农业机械化发展现状及有关文献,建立和确定了浙江省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2005年浙江省和其所属11个地(市)的有关统计数据计算出全省和各地区的农业机械化水平.评价结果表明,与实际情况基本一致,为加强农业机械化的宏观管理提供了科学依据.     

农业机械化项目全过程风险管理模式研究

在分析项目风险管理研究现状的基础上，从全过程管理角度提出了农业机械化项目全过程风险管理模式，即全过程风险管理机构的设置、全过程风险管理计划的制定以及项目定义与决策阶段、设计与计划阶段、实施与控制阶段、竣工验收阶段等4个阶段的风险管理，为更好地进行农业机械化项目的风险管理提供参考依据。     

基于3次指数平滑的水稻生产综合机械化发展水平预测

水稻机械化生产的发展过程因受外部因素的干扰,呈现出非线性的特点.为此,利用3次指数平滑的时间序列法进行水稻生产综合机械化发展水平的预测,能排除外部的偶然干扰,平稳地反映出水稻生产综合机械化水平的发展趋势,取得较贴近实际的预测结果,为区域农业机械化的发展规划提供决策依据.     

河北省农业机械化对农业生产贡献率的研究

在对河北省农业生产情况进行全面考察的基础上,运用柯布-道格拉斯生产函数法,建立了河北省1994～2003年农业生产函数模型,运用生产弹性原理分析了河北省农业机械化对农业生产的贡献率;同时,对柯布--道格拉斯生产函数法在变量选取问题上进行了定量分析,提高了测算结果的可靠性.     

重庆农业机械化发展及战略研究

分析了重庆农业机械化发展现状和制约因素,提出了“因地制宜,突出特色,引进吸收,创新发展”的发展战略,指出农业机械化发展重点应围绕三峡库区产业结构调整、优势特产品、地理条件和库区特点、可持续发展等方面进行技术开发、引进和创新。     

东北地区种植业机械化水平的灰色关联辨识

发展农业机械化是东北老工业基地振兴的重要内容.为此,对现阶段东北地区种植业机械化装备水平、生产经济系统的投入产出状况以及环境状况进行了科学的分析,运用灰色关联分析方法对其进行系统的辨识,这对于东北农业的发展、增加农民收入、加快农村富余劳动力转移,优化农业和农村经济结构具有重要意义.