新疆粮食产量主要影响因素分析

根据新疆的实际情况,选取粮食播种面积、粮食有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食生产劳动力和受灾面积6个影响粮食产量的因素作为自变量,选取粮食产量作为因变量,应用SPSS软件作为数据处理工具,对新疆1999~2014年粮食产量与各主要影响因素之间的关系进行回归分析,得到回归模型,并以2014年实际数据来检验该模型的预测精度。结果表明,新疆1999~2014年粮食产量的增长主要取决于粮食有效灌溉面积、农业机械总动力和化肥施用量三个方面水平的提升,且近年来有效灌溉面积对新疆粮食产量的影响不断增强,而农业机械总动力和化肥施用量对新疆粮食产量的影响程度有减弱的趋势。     

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。     

基于山东粮食产量和指标的多元线性回归分析研究

根据山东的农业粮食生产情况,选取粮食总产量为因变量,粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用量(折纯量)、农用塑料薄膜使用量6个影响粮食产量作为自变量,应用SPSS软件进行数据处理,对山东2000~2014年的粮食总产量与各影响因素之间进行线性回归,得到线性回归模型,并以2014年实际数据来检验该模型的预测精度。结果表明,在2000~2014年的山东粮食生产中,粮食播种面积、单位面积产量对于粮食增产起决定性的作用,农用机械总动力发展程度已经较高,影响相对较小,不可过分依赖于化肥施用量和塑料薄膜使用。     

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。     

基于灰色关联分析的辽宁省粮食产量预测模型

利用辽宁省1985-2008年粮食生产相关影响因子指标统计数据,采用灰色关联分析与人工神经网络相结合的方法进行粮食产量预测.通过灰色关联度分析对8个指标进行定量分析,依据关联度的大小确定了机耕面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量、粮食作物占总播种面积比重和农林牧渔业从业人员为影响辽宁省粮食生产的主要影响因素....     

基于GWR的新疆农机总动力空间异质性分析

从县域空间尺度出发,利用空间分析方法和地理加权回归模型,研究了2003-2012年新疆县域农机总动力空间聚集特征及其影响因素的空间异质性。结果表明:新疆县域农机总动力存在明显的空间异质性和空间聚集分布模式,空间分布表现出在经向上北疆大、南疆小,纬向上西部大、东部小;总体由天山南北两侧向外递减的趋势,中部为高高聚集区,南部为低低聚集区。近10年来,新疆县域农机总动力存在一定的空间正相关特性,且空间相关性随着时间整体呈现下降趋势。新疆县域农机总动力的影响因素存在明显的空间异质性。新疆西北部区域农机总动力对耕地经营规模比较敏感,西南部区域对政府财政投入比较敏感,而中南部区域对农民收入比较敏感。在不同区域第一产业人数对农机总动力的作用表现出正反两种相关关系,并且负相关关系有南移的趋势。根据农机总动力影响因素的空间分异特征,可以更好地解释分析农业机械总动力的发展变化规律,推动农业机械化事业更加科学、快速发展。     

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。     

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。     

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.     

基于机器学习的重庆市粮食产量预测及影响因素分析

科学进行粮食产量预测及其影响因素分析对作出粮食生产决策及保障粮食安全有重要意义。对重庆市1997—2021年粮食数据进行收集、整理、分析,发现各特征与重庆市粮食产量间不是简单线性关系,因此使用非线性模型拟合粮食产量与其影响因素之间的函数关系,训练三种核函数的高斯过程回归(GPR)模型并进行组合预测,试验结果显示所得的组合模型具有很好的泛化能力。以2020—2021年数据为测试集,组合预测模型对2020年和2021年数据预测的绝对百分比误差分别为0.074 4%和0.632 4%。但GPR不易获得粮食产量与其影响因素之间的函数关系,导致使用GPR模型进行影响因素重要性分析很困难,进而借助多元函数泰勒公式及偏最小二乘回归(PLSR)对重庆市粮食产量进行影响因素分析。通过PLSR模型发现对重庆市粮食产量影响较大的因素是粮食播种面积、农用机械总动力、劳动力投入和成灾面积;农用机械总动力的增加降低了粮食播种面积减少等带来的负面影响。最后提出保护耕地面积、发展农业科技创新、鼓励返乡创业就业以及加强气候监测等建议来保障重庆市粮食安全。     

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。     

粮食总产量变化影响因素的灰色关联分析

为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进行关联分析。结果表明,这6个影响因素与粮食总产量关联度的顺序依次为种植业劳动力（0.862 9）、粮食种植面积（0.858 8）、化肥（0.796）、农药（0.680 7）、有效灌溉面积（0.597 3）和农业机械总动力（0.553）,因而扩大种植面积和增加农业机械投入替代种植业劳动力等是当前实现浙江省粮食总产量增加的重要措施。      

基于粗糙集理论的农机需求预测

将粗糙集理论引入农机需求预测,从诸多影响因素中提取出了关键因素,并对因素重要程度进行了排序,得到一致、完备的预测规则。与传统方法相比,该方法无需前提假设,而且可有效处理农机需求与影响因素之间的强耦合与非线性关系,是一种适用性强的预测方法。     

基于机械化生产视角的中国蔬菜成本收益分析

农业机械是农业生产的重要工具和重要要素,为研究中国蔬菜种植效益的主要影响因素和机械化生产方式下农机化发展对策,运用1998—2012年统计数据对蔬菜生产成本收益进行了定量分析,通过问卷调查和实地调研等方法研究了典型区域蔬菜生产机械化现状及问题。结果表明,中国蔬菜单位面积净利润主要受价格和人工成本因素影响,价格影响程度大于人工成本,通过政策扶持完善蔬菜市场机制,有利于保障种植收益;农药和农膜的投入对蔬菜产量影响大,农药投入影响程度大于农膜投入,农业装备投入对产值影响大,化学农业对蔬菜增产的边际效用逐渐递减,而农机科技的推动作用日益突出;按投入产出指标可将中国主要蔬菜品种分为设施茄果类、露地茄果类和露地叶菜类,蔬菜品种对机械化需求紧迫程度从大到小依次为:露地茄果类、设施茄果类、露地叶菜类;中国蔬菜生产机械化水平较低,因作业环节、区域条件和蔬菜品种的不同而呈现较大差异,政策投入、推广机制和技术创新对机械化技术发展有较大影响,必须坚持因地制宜的原则,探索农机农艺融合的机械化生产技术模式,对于研究通过蔬菜省力化机械生产技术、提高劳动生产率、降低蔬菜生产成本具有重要意义。     

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。     

宁夏粮食产量主要影响因子分析

通过对可能影响宁夏回族自治区17个县粮食产量的19个因子进行主成分分析,选出了影响当地粮食产量的6个主要因子,对这6个因子进行多元线性回归分析,建立了多元线性回归统计模型;同时采用通径分析方法对这19个因子进行分析,再与多元线性回归分析结果综合得到结论,二者有很好的相通性,但通径分析方法的结果更全面,不仅能得到各因子对粮食产量的直接影响程度,还可分析到其间接影响效果。综合结果表明:各因子对粮食产量的直接作用大小顺序依次为有效灌溉面积、氮肥、粮食作物播种面积、农用机械总动力、复合肥、磷肥,从间接因素看,除了粮食作物播种面积以外,其它各因子通过有效灌溉面积对粮食产量均有较大的间接作用。     

家庭农场农机规模经营影响因素分析

农机经营规模与经营水平受到诸多因素的影响与制约,研究这些因素及其之间的影响程度,对于促进农业机械化事业的健康发展和发挥机械化在新农村建设中的作用具有重要的意义.为此,以辽宁省农业机械化年统计数据为基础,基于灰色关联分析原理与方法,对影响农场农机规模经营的主要因素进行了相关性分析,确定了各因素对农机规模经营发展的影响程度.     

农业机械总动力变化影响因素的灰色关联分析

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.为此,从系统的观点出发,选择农业劳均粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业劳均产值和农民年纯收入等4个指标作为影响农机总动力变化的因素,并依据浙江省1981～2003年有关统计数据,利用灰色关联法对影响农机总动力变化的因素进行关联分析.结果表明,粮食单位面积产量和农业劳均粮食播种面积是影响农机总动力变化的最直接因素.     

拖拉机行驶速度与行车安全分析

根据农机部门对农机事故的统计分析,由于驾驶员违章所造成的事故占事故发生率的70%以上,而这些事故中,由于车速掌握不当,超速行驶或行车速度过快造成的事故占到50%。因此,合理控制车速是安全行车,减少事故发生的关键。为此,着重分析了拖拉机超速行驶的不安全性,提出应安全、经济、灵活地掌握驾驶速度,以减少农机事故的发生。     

基于面板数据的江西省农业机械总动力影响因素研究

为明确影响农业机械总动力增长变化的主要原因，根据江西省1994—2018年的相关统计资料，选取种植结构、粮食产量、农民人均可支配收入、第一产业就业人员占比和江西省财政总收入5个影响江西省农机总动力增长的主要指标，采用多元回归分析法，解释影响江西省水稻农业机械化总动力变化的主要因素，包括粮食播种面积占比（即粮食作物播种面积占总农作物播种面积比值）和第一产业就业人员占比。结合江西省的实际情况提出稳定粮食播种面积，创造良好的耕作环境，综合考虑政策因素、技术因素因地制宜制定合理的补贴政策等具体对策及建议。