河南省需水量预测方法研究与应用

针对目前众多需水量的预测方法,重点介绍了回归分析法和GM（1,1）方法的运用及存在的误差,并针对这些误差提出了用权重来修正2种模型预测结果,即对2种方法的预测结果进行加权计算,来进一步降低误差,提高预测精度.然后,对河南省需水量进行了实例计算,通过误差分析表明,加权之后的预测结果误差与2种方法相比大大降低,预测效果良好,最后对河南省未来年份2015、2020、2025年各主要行业需水量进行了预测.     

基于支持向量回归机的粮食产量预测研究

支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种具有坚实理论基础的新颖小样本学习方法。采用支持向量机回归(Support Vector Machine Regression,SVR)算法,用libsvm-2.89软件包对我国近年来的粮食产量进行回归预测,选择交叉验证法进行参数寻优,建立粮食产量和其影响因素的支持向量机回归模型。粮食产量预测平均相对百分误差为1.209%,均方根误差为581.191,相关系数为0.962 24。将预测结果与指数平滑模型、生产函数模型及多元线性回归模型进行了比较,用平均绝对百分误差、希尔不等系数及均方根误差对4种模型预测结果进行评价。结果表明,基于支持向量机的径向基核函数(RBF)模型预测粮食产量的精度优于其他预测方法。     

基于时间序列数据的粮食播种面积单产预测模型研究

采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测,并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM（1,1）模型的预测结果进行了比较。结果表明,灰色—线性回归组合模型进行粮食作物耕地需求量预测精度较高,具有科学可行性。     

东北春玉米出苗至抽雄发育速率模拟方法的研究

通过模型研究玉米出苗至抽雄叶片的增长规律,从而更精确地预测玉米发育进展情况。采用3种玉米出苗至抽雄的叶片发育速率模拟方法对玉米抽雄期进行模拟,将预测结果与各地田间玉米试验实测值相比较。结果表明:经验法和Logistic曲线法预测的抽雄期(7月27日、6月30日)与实测值(7月25日)之间的误差为2～25d。因此,这两种方法不能直接应用,需要对参数进行修正后才可使用,或对所得结果进行校正。贝塔分布函数法引用过程中误差比前两种明显偏小,误差在4d内(实测7月31日,模拟8月4日)。贝塔分布函数中3个基点温度的范围对预测结果影响小,误差小于4d(预测7月29日,实测7月25日);而参数c的取值对预测结果影响很大,误差大时可达到12d(预测8月6日,实测7月25日)。玉米发育速度与温度的关系用贝塔分布函数描述较好,其参数容易获取,且应用范围相对较大。     

基于多元统计的河流年度径流预报及误差分析

河流年度径流具有周期性、层次性、可预测性的特点,通过研究和分析河流年度径流的统计变化特征,可以对河流径流未来的长期变化作出预测。该文研究了佛子岭水库的河流年度径流滚动预测的方法,通过观测的河流年度径流资料,探索径流统计变化规律,运用多元回归理论建立预测模型,并且进行了模型参数的确定和径流的预测。通过预测模型对河流年径流实际值与预测值误差分析,并绘制实际值与预测值折线图进行比对,对选择最优的预测模型提供了数据支持和理论指导,继而对预测结果进行分析。计算结果表明,线性回归模型预测的实际值与预测值误差在较为合理的范围。最后得出结论,建立二元线性预测模型对于佛子岭水库年径流量预报结果的拟合模型较好,预测精度较高。     

农田有效灌溉面积的预测方法及应用

采取归一化对10 a内的农田有效灌溉面积进行处理,将处理后的数据作为标准样本,通过BP神经网络与向量机回归构建了农田有效灌溉面积模型。预测结果证实,向量机预测方法的精度更高,其泛化能力有明显提升,根据预测分析,其主要误差仅有BP神经网络总误差数的12.6%,是非常有效的灌溉面积预测方法。基于此,通过分析预测方案的有效性,并且对模型构建的方法与原则进行研究,提出了正确的变化趋势。     

地表水中总磷测定误差的预测与处理

[目的]预测与处理地表水中总磷的测定误差.[方法]应用钼酸铵分光光度法测定地表水中的总磷,对在测定过程中可能出现的误差问题提出处理建议.[结果]通过对地表水中总磷测定误差的预测与处理,可以得到较准确的数据,对水体有较准确的评价,从而使水体污染能够得到合理的预防和治理.[结论]只有熟练掌握总磷测定方法,消除各步骤误差,才能减少可能出现的误差,为水资源保护提供真实可靠的分析数据.     

基于误差修正的电线覆冰厚度贝叶斯模型及分析

通过对已有的电线覆冰厚度数据进行分析，建立了电线覆冰厚度时间序列模型，对覆冰厚度进行贝叶斯统计推断，然后运用基于Gibbs抽样的MCMC方法对推断模型进行参数估计，并对MCMC模型进行误差修正.在此基础上，运用WINBUGS软件，对Gibbs抽样得到的预测结果与极大似然估计的预测结果进行比较.比较分析结果表明：通过误差修正的贝叶斯推断方法在电线覆冰厚度预测上具有更高的准确性.     

时间序列组合预测模型研究:以农业机械总动力为例

[目的]本文旨在提出更有效的时间序列组合预测模型的构建方法,建立预测精度较高的时间序列组合预测模型。[方法]以1978—2013年新疆农业机械总动力为数据源,建立了源序列的曲线回归、自回归积分滑动平均、3次指数平滑和灰色模型,并构建了预测对象和预测模型的关系数据库。提出了基于百分误差的计算属性重要度方法,依据该方法计算单一模型在组合模型中的权重,构建了单一模型预测值及其权重为输入的组合预测模型,使输出结果中完整的涵盖了时间序列不同单一预测模型的输出值特征。以误差分布特征为指标,对组合预测模型和各单一模型的预测性能进行分析。以组合预测模型拟合优度和预测值平均绝对百分误差(MAPE)作为评价指标,对基于百分误差、粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型构建方法进行定量分析。[结果]预测周期内提出的组合预测模型的最大及平均误差与各单一模型最优值相比,分别降低了27.35和6.43,误差平方和(SSE)减少了73%,平均绝对百分误差降低了1.56%。基于百分误差的组合预测模型的拟合优度与基于粗糙集、Shapley和熵权法的组合预测模型拟合优度相比,分别提高了2.40%、5.10%和2.27%,粗糙集、Shapley和熵权法的预测值的平均绝对百分误差分别为1.673 0、3.726 1和2.702 4,而本文提出的模型的平均绝对百分误差为1.298 4。[结论]基于百分误差的组合预测模型在农业机械总动力和类似时间序列预测分析中,降低预测误差波动幅度及提高预测精度方面与其他单一模型和组合模型相比具有显著优势。     

倒数累加非等间距GM(1,1)模型及其在农业机械中的应用

在研究非等间距GM（1,1）模型的基础上,发现当原始数据递增时,拟合和预测的结果较好;当原始数据递时,拟合和预测的结果误差较大。因此,将递减的原始数据转换为递增的数据可以提高拟合和预测的精度,该文采用的方法是对原始数据进行倒数运算。实例结果显示,该方法能有效地拟合和预测系统的发展,为灰色提高预测精度提供了一个有效的方法。     

成本法评估农业无形资产价值探析

在简述农业无形资产和成本法的内涵的基础上,介绍了成本法评估的技术思路,分析了成本法评估的优点（评估原理简单,易于理解和掌握;能全面地考虑影响评估结果值的各种因素）和缺点（评估成本较高;各种评估因素难以估量和把握）,概述了应用成本法评估的前提条件：适用于那些可复制、可重新研制开发的农业无形资产的评估。基于对农业无形资产成本的认知和财政部运用成本法对无形资产评估的相关规定,构建了农业无形资产成本法评估模型：农业无形资产的评估值=农业无形资产重置成本X成新率＋农业无形资产的机会成本,确定和分析了模型中个参数,以期为评估人员更加合理地估算农业无形资产的价值提供参考。     

农业企业社会责任行为现状分析———基于5个省份的调研数据

由于农业企业在国民经济和人们生活中的特殊地位,农业企业社会责任问题倍受关注。对225 个农业企业进行了调研,对农业企业社会责任的态度、农业企业对社会责任重要性的判断、履行社会责任的方式、动机、水平等问题进行了统计分析。结果发现：在农业企业看来,其承担社会责任更多的是外在动机,是自愿性行为而非强迫性行为,而且履行了较高的社会责任水平。     

农用自动引导车视觉导航的研究

该文阐述了农用自动引导车的视觉导航的工作原理、控制系统以及工作流程,试验结果表明,视觉导航农用自动引导车具有可靠性高、跟踪误差小和实时性强等优点。     

农业科技论文中常见数据错误的剖析

针对目前越来越多的数据错误出现在农业科技论文原稿中的现状,通过时编辑工作实践的总结,发现农业科技论文常见的数据错误有：与科学常识明显不符的常识性数据错误;由于对概念的内涵和外延理解不清造成的概念性数据错误：推理计算结果与常理不符或自相矛盾的数据错误;计算机显示造成的数据格式错误。     

农村固定资产投资与农业经济增长的关系分析——以福建省为例

根据1998～2012年福建农村固定资产投资和农业总产出的数据,应用协整分析方法、误差修正模型和格兰杰因果检验对二者进行实证分析.研究结果表明：农村固定资产投资与农业总产出存在长期的均衡关系;在不同的滞后期,二者存在着一定的因果关系.     

1952～2008年全国农业生产对经济增长推动作用的实证研究

为探讨农业生产对经济增长的推动作用,选取1952～2008年全国历年农业产值和国内生产总值数据,利用Eviews软件对其进行诸如单位根检验、协整检验、误差修正模型（ECM）的建立、Granger因果关系检验、向量自回归（VAR）模型、脉冲响应函数以及方差分解的一系列研究。结果表明,农业生产对经济增长的贡献较为显著,其推动作用较为明显。     

山西省农业专业化增收效应研究

运用区位商、集中系数等指标对山西省农业专业化现状进行分析。在此基础上,采取计量经济学的方法对农业专业化的增收效应进行实证分析。结果表明:山西省农业专业化可以有效促进农民的收入增加。根据上述分析,对山西省农业专业化的发展提出了意见和建议。     

外向型经济带动农业产业化发展的理论依据研究

论文研究的目的是,通过函数图以及定量和定性的方法对国际贸易、国际投资、国际竞争理论考察,分析它们对农业产业化发展的基本带动作用,证明外向型经济带动农业产业化发展的可能性。研究结果表明:在经济全球化的背景下,外向型经济带动农业产业化发展的作用主要体现在:(1)外向型经济是促农业积极参与国际分工,获取比较利益与发展利益的重要途径;(2)外向型经济是克服农业产业化发展过程中自身存在问题(如资金不足、农产品国际竞争力低、比较利益低等)的重要手段;(3)促进中国进一步对外开放。     

自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题,提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法,研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法,设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法,对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%,横向偏差标准差平均降低了40.91%,航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

中美农产品贸易对中国农业发展影响的实证分析

根据1993—2011年中美两国农产品贸易总额和中国农业总产值的数据,采用协整分析、Granger因果关系检验和误差修正模型对中美农产品贸易与中国农业发展的关系进行了实证分析。结果表明,中美农产品贸易与中国农业发展存在长期的均衡关系;中美农产品贸易总额是中国农业发展的Granger原因;从短期来看,当短期波动偏离长期均衡时,误差修正项以0.371的力度作反向修正,将非均衡状态恢复到均衡状态。