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.     

吉林省农业机械总动力发展研究——基于主成分分析

吉林省作为粮食大省,农业机械化的发展对于实现农业现代化至关重要。为此,采用吉林省1994-2013年的相关数据,运用主成分分析法,对吉林省农业机械总动力及其9个影响因素进行相关研究,最终建立因变量ZY与自变量ZX1~ZX9的多元线性回归模型。模型中,只有农村恩格尔系数与农业机械总动力呈负相关,其余自变量均与农业机械总动力呈正相关。粮食单产的系数为0.207;农民受教育程度的系数为0.276,相对较低;其余自变量的系数均在0.34~0.37之间,基本相差不大。最后,提出吉林省要继续加强宏观资本、微观生产资料及科技管理要素的投入,大力培育新型职业农民的建议,以适应新时期农机发展对人才与科技的需求。     

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.     

吉林省农业机械总动力及其影响因素分析

农业机械化是农业现代化的重要标志,吉林省作为粮食大省,农业机械化的发展至关重要。为此,运用吉林省1987-2012年的相关数据,对吉林省农业机械总动力及其影响因素进行多元线性回归分析,建立了回归模型。结果表明:在其他变量保持不变的情况下,农村居民家庭恩格尔系数每降低1%,农机总动力就增加0.5947%;农村劳动力转移率每增加1%,农机总动力就增加0.5155%;农民家庭年纯收入每增加1%,农机总动力就增加0.1248%;农业财政支出每增加1%,农机总动力就增加0.0936%;人均耕地面积每增加1%,农机总动力就增加0.0064%。未来吉林省要充分重视这5个主要因素,从提高农民对农机的内在需求和加强政府扶持等外部环境两大方面促进农业机械化的发展。另外,需要加强对新型职业农民的培育,以适应新时期农机发展对人才与科技的需求。     

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。     

黑龙江垦区农机总动力的预测分析

一、前言农业机械总动力是指用于农、林、牧、渔业生产和运输的所有机械动力之和。它反映一个地区的农业机械化发展的总体水平,是农机规划的重要部分,常作为规划的主要指标列出。现根据黑龙江省历年来农机化的实际情况,对黑龙江省农业机械总动力进行预测分析,为今后制订黑龙江垦区农业机械化发展战略提供参考依据。     

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%。     

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。     

灰色补偿BP神经网络预测农机总动力—以吉林省为例

农机总动力的预测研究对于农业机械的“供给侧”改革有着重要意义和研究价值,科学合理的预测结果对于职能部门的规划制定有着重要的指导意义。农机总动力数据具有时间序列性质,本研究应用灰色GM(1,1)模型对其进行有效的预测分析。为了提高预测的准确性,应用BP神经网络对灰色残差数据进行处理,补偿灰色预测结果,建立了相应的预测模型。实验表明:该模型对于吉林省农机总动力的预测科学有效,并对吉林省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关政策制定提供了科学依据。     

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。     

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。     

设施农业机械装备的现状及发展前景

设施农业机械是实现农业现代化的重要装备,是当前推进农业发展的一个重点环节。本研究根据设施农业机械的应用和研究实际工作,描述了设施农业机械的主要种类,分析了设施农业机械存在的主要问题,预测了设施农业机械的发展方向。     

兵团农机总动力预测的灰色模型

借助灰色系统理论,利用兵团农机总动力的历史数据,建立了灰色预测GM(1,1)模型,对兵团农业机械总动力进行预测,为以后兵团农业机械化的发展提供一定的参考。     

浅谈多渠道推近农机科技服务创新

“农业的根本出路在于机械化”。农业机械化是农业生产力的重要组成部分,是农业生产力发展的重要标志,是促进农业现代化的动力。近年来,随着《农业机械化促进法》的颁布实施,国家相继实施了一系列强农惠农的农机购机补贴政策,进一步调动了农民购买农业机械的积极性,各种农业机械快速发展,保有数量逐年增加,目前沛县的农机总动力已达82万kw,     

农机免费管理：农机化发展的必然趋势

随着农业现代化的进程，甘肃省平凉市农业机械化得到了快速发展，农机装备水平明显提高。2009年底，全市农业机械原值55349．94万元，农业机械总动力83．45万千瓦，各种农业机械9．37万台（套）。农业机械的推广使用，使农业土地产出率和资源利用率得到提高，农业先进技术得以大面积应用，农业劳动生产率得以大幅度提高，农业的抗灾救灾能力得到加强，农业机械化已成为平凉市农业现代化的重要组成部分。     

浅谈江安县农机科技推广的对策

农业机械是现代农业的重要物质技术手段，要实现农业现代化就必须首先实现农业机械化。同时运用和经营农机本身就是推进农村小康建设，发展农村市场经济和农民致富的重要措施和门路。大力推广农业机械，发展农机事业是时代的呼唤和要求。为此，笔者根据本地经济发展情况和农机化现状，提出农机科技推广的对策。一、江安县农业机械现状江安县农业机械从无到有，历经近５０年特别是近２０年的发展，农机装备已初具规模。１９９９年底，全县已拥有农机总动力６５８７台，５５４２７千瓦，农业机械装备总值达２７８４万元。从动力装备看，平均每…     

基于BP神经网络的农业机械数量预测

为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。     

拓宽工作新思路真抓实干兴农机

党的十五届三中全会和中央经济工作会议都要求有关领导把农民增收、农村稳定作为今后农业和农村工作中的两件大事来抓。没有农业的现代化就没有整个国民经济的现代化。而要发展农业和农村经济,实现我国农业现代化,必然要求农业机械要有一个大的发展。 兴宁市是一个农机大市,拥有农业机械总动力25.13万kW,手扶拖拉机5149台,农用运输车2022辆,各类农机人员160万     

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%。     

山西省农机购置补贴资金需求预测研究

采用Gompertz Curve(龚珀兹)时序预测及最小二乘法估算方法 ,构建了山西省农业机械总动力和GDP与农业机械总动力回归预测模型;对农业机械总动力、实现GDP发展目标和需求农业机械动力总量之间的关系进行了预测研究,并对农业机械投入与农业机械总动力增长进行了实证分析,提出了"十二五"期间山西省农机购置补贴资金年需求量,为国家和省级部门制定农机购置补贴政策提供科学依据和决策参考。