农业机械总动力与影响因素关系分析

分析了影响农业机械化发展的主要因素，包括生产规模、需求和经济条件；建立了农业机械化发展的总动力分析模型，该模型反映了农机总动力与农民收入水平、农业劳均粮食播种面积和粮食单产的关系；依模型对农机总动力发展进行预测。     

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%。     

兖州市农机化发展情况调查

2009年,山东省兖州市农业机械原值4.48亿元,农机总动力62.3万kW,拖拉机保有量5003台,耕种收综合机械化水平91.68%。     

基于GM(1,1)模型的浙江省农机总动力预测分析

农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标。农机总动力的变化受自然、经济、技术和社会等多种灰色因素影响。为此,借助灰色系统理论,利用浙江省农机总动力的历史数据,建立了GM（1,1）模型预测模型,并据此对浙江省农机总动力进行预测分析,为制定农机动力发展规划提供了依据。     

山东确定2010年农机化目标

日前,山东省召开了全省农机局长工作会议。会议提出,力争到2010年底全省农机总动力发展到1.15亿kW,农机总值660亿元,农机服务总产值450亿元,农作物综合机械化水平达到77%,粮食作物机械化水平达到87%。重点抓好6个方面的工作。一     

资讯

山东省菏泽市:2012年农作物综合机械化水平将达82%日前,菏泽市农机局出台了《菏泽市农机局2012年农业机械化工作意见》。明确全年农机化工作指导思想、工作重点和建设目标,为全市农机化发展指明了方向。《意见》强调,2012年,荷泽市农机总值将达77亿元,农机总动力达1450万kW,全市农作物耕种收综合     

吕梁市农机总动力预测

以1979—2015年吕梁市农机总动力为研究基础，利用指数函数、三次多项式函数及BP神经网络分别建立农机总动力预测模型并进行样本比对。结果表明，BP神经网络和指数函数模型的平均绝对误差分别为1.11%和3.22%，低于三次多项式函数的平均绝对误差（8.05%）。利用BP神经网络模型和指数函数模型对2016—2021年吕梁市农机总动力进行预测，以期为农业机械化水平的发展提供参考。      

山东提出2015年主要农作物耕种收综合机械化水平达81%

<正>据1月21日召开的山东省农机化工作会议资料,山东省农机部门2015年要以转变农机化发展方式和提升发展质量效益为主线,以强化公益性服务为重点,以培育壮大新型农机服务组织为切入点,快速提升农机装备水平。力争全省农机总动力达到1.34亿k W,主要农作物耕种收综合机械化水平达到81%。研     

2012年全国农机化十大新闻揭晓

2012年12月20日,"奇瑞重工杯"2012年全国农机化十大新闻揭晓,他们分别是:1.2012年全国农机总动力超过10亿千瓦。10年来,农业机械化发展实现两大跨越,农机装备总量连续迈上五大台阶2012年我国农机总动力超过10亿千瓦,耕种收综合机械化水平达到57%。10年来,农机装备水平快速增长,农机总动力连续跨上6亿、7亿、8亿、9亿、10亿千瓦五大台阶,耕种收综合机械化水平累计增幅     

基于灰色BP神经网络的农业机械总动力预测

为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。