中国农机总动力预测分析

农业机械总动力是衡量农机化发展水平的主要指标。通过对我国农业机械总动力统计数据研究分析,建立了农业机械总动力预测分析数学模型,经检验,表明模型预测的准确度很高,模型是合适的、实用的;依模型预测我国农业机械总动力在相当长时间内将呈直线增长态势。     

基于灰色模型的农业机械总动力预测

农业机械总动力是评价一个国家农业现代化程度的重要指标.根据2003-2007年我国农业机械总动力的历史数据,采用基于灰预测的指数增长模型对农业机械总动力进行了预测.在模型建立前,进行了级比平滑检验,认为数据具有建立灰预测模型的基础;模型建立后,又进行了相对误差检验、后验差检验和残差检验.检验结果表明,模型具有较高的精度,适合中长期预测.最后,根据该模型给出了2010-2012年我国农业机械总动力的预测结果,认为我国农业机械总动力将于2012年达到103222亿kW.     

中国农业机械总动力预测分析——基于ARIMA模型

运用我国1978-2005年的统计资料,建立了中国农业机械总动力的ARIMA模型,并进行了预测分析.结果表明:ARIMA模型不但适合于中国农业机械总动力的非平稳时间序列特点,且预测效果比较理想;ARIMA(2,2,2)模型预测1982-2005年数值与实际数值之间的平均相对误差仅为1.009%,可用于中国农业机械总动力的预测与分析.     

黑龙江省农业机械总动力预测分析——基于ARIMA模型

运用黑龙江省1980-2011年的统计数据,建立了黑龙江省农业机械总动力的ARIMA模型,并进行了预测分析。结果表明:黑龙江省农业机械总动力是非平稳的时间序列,ARIMA模型的拟合效果良好;应用ARIMA(0,2,1)模型进行预测,1980-2011年预测值与实际值之间的平均相对误差为2.87%,可用于今后黑龙江省农业机械总动力的预测与分析。     

基于灰色理论的陕西农业机械总动力预测

农业机械总动力预测是农业机械化科学管理的重要内容。为此,运用灰色系统理论GM(1,1)模型,对1998-2008年陕西省农业机械总动力进行了相关检验,模拟了陕西省农机总动力发展情况,相对误差均小于3%,平均误差为1.01%,模型可用于农机总动力预测。预测结果表明:2011-2015年陕西农业机械总动力分别为19 570,21 687,2 3932,26 315,28 843kW,呈直线上升趋势,年平均递增率为9.48%。     

农业机械总动力的ARMA和方程法组合预测分析——以青岛市为例

农业机械总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标,精准的预测农业机械总动力具有非常重要的意义。本文根据青岛地区1990~2008年的农用机械总动力历史数据的变化形态,找到合适的方程提取确定性趋势,并运用自回归移动平均模型ARMA(p,q)及其建模思路,结合Eviews软件构建了ARMA(1,1)模型。经检验此模型预测精度较高,拟合效果理想,进一步说明了方程法和ARMA组合模型用于对农业机械总动力预测的可行性,可以为相关部门和单位的预测工作提供一定借鉴。     

2011-2015年河南省农业机械总动力的预测

农业机械总动力是衡量农业机械化水平的一项重要指标。对河南省农业机械总动力进行预测,将为农业机械化部门制定合理的发展规划提供一定的理论支持,同时也为农机企业了解未来市场需求状况提供一定的参考。以1991-2010年间的河南省农业机械总动力统计数据为基础,利用BP神经网络建立了河南省农业机械总动力的预测模型。该模型采用3层BP神经网络,输入层、隐含层和输出层的神经元数目分别为5,13和1。隐含层和输出层的激励函数分别为正切型与对数型Sigmoid函数。采用分步预测的思想,利用自适应学习速率训练方法对该网络进行了训练,获得了该模型中各层之间的连接权值和各层神经元的阈值。利用该模型对现有数据进行了仿真预测,结果表明,该模型具有较高的预测精度。在此基础上,对河南省"十二五"期间的农业机械总动力进行了预测,并给出了预测数据。     

农业机械总动力及其影响因素的时间序列分析——以江苏省为例

对一个地区的农业机械总动力及其影响因素进行分析可为当地农业机械化发展目标的制定提供可靠依据。本文采集了江苏省1989～2006年的相关数据,对江苏省农业机械总动力及其影响因素进行了相关性分析分析,并用自相关时间序列回归分析方法建立了模型。结果表明,影响农业机械总动力的6个关键因素的相关性排序为:农村剩余劳动力转移率、农村居民家庭人均纯收入、粮食播种面积、政府的财政投入、农民受教育程度和粮食单产,它们与农业机械总动力的相关系数分别为0.9396、0.9384、0.8924、-0.8778、0.8671和0.7224,并得出了较高精度的农业机械总动力的自相关时间序列回归模型(R2=0.998),模型预测结果的平均偏差为0.68%。     

基于混沌时间序列局域模型对农机总动力的预测

农业机械总动力是评价一个国家农业现代化程度的重要指标.本文采用混沌时间序列的一阶局域模型对新疆农业机械总动力进行了预测.误差分析表明,该一阶局域预测模型拟合值的平均绝对误差为0.64％,低于灰色理论GM(1,1)模型的0.90％,得到了较好的预测效果.     

黑龙江省农机总动力灰色预测与分析

借助灰色系统理论，利用黑龙江省农机总动力历史数据，建立子灰色预测GM(1，1)模型，对其农业机械总动力进行了预测，这对黑龙江省农业机械发展现划有着重型意义。