河南省农用大中型拖拉机需求量预测研究

河南省农用大中型拖拉机受国家政策、经济效益、市场需求等多种因素的影响,其需求量是一个复杂的非线性系统。为此,首先在灰色GM（1,1）模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色 BP 神经网络组合预测模型,既克服了数据的非线性关系以及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。为此,对2002-2011年河南省农用大中型拖拉机的拥有量进行了检验预测,结果表明模型具有较高的拟合度。最后,应用该模型预测了河南省2012-2015农用大中型拖拉机的拥有量,并依此测算出河南省农用大中型拖拉机未来4年的需求量,可为河南省农机部门制定农机动力发展规划提供参考。     

基于综合评价法的农机装备水平研究及预测

农机装备水平的高低、结构是否合理,将影响农业综合生产能力及现代化大农业的发展。为此,选取农机装备水平中的农业机械总动力、大中型拖拉机、小型拖拉机、大中型拖拉机配套农具、小型拖拉机配套农具、农用排灌动力机械、联合收获机、机动割晒机及农用运输车作为评价农机装备水平的指标,采用熵值法确定各指标权重,再根据综合评价模型计算得出各年度的农机装备水平综合得分情况,对黑龙江垦区农机装备水平进行评价。然后,基于二次曲线,建立回归函数模型,预测未来一段时间内农机装备发展情况。结果表明:在未来黑龙江垦区农机总动力仍将继续增加,大中型拖拉机及其配套农具占据主导地位,小型拖拉机及其配套农具持续减少,垦区农机装备加速换代升级,农机装备结构进一步优化。     

小拖技术质量堪忧

从2006年全国农机产品订货交易会了解到,大中型拖拉机市场形势看好,小型拖拉机市场走低。今年上半年,我国大中型拖拉机产量达109620台,同比增长67.31%,延续了强劲增势,成为拉动整个拖拉机行业发展的核心驱动力。而小四轮拖拉机和手扶拖拉机的发展速度明显低于大中型拖拉机,其市     

2005～2015年吉林省农机装备水平预测分析

收集、整理了1978～2002年吉林省农机装备的历史数据,采用指数平滑、移动平均和回归预测等方法进行试算后,选取拟合程度较高的指数平滑预测法建立了预测模型,预测了2005～2015年吉林省农机装备（如农机总动力、大中型拖拉机及其配套机具、小型拖拉机及其配套机具）的发展水平.     

基于模糊时间序列的农用拖拉机总数量预测

改进一种模糊时间序列,应用于全国农用拖拉机总数量预测,并为我国拖拉机的发展提供合理的指导建议。与经典层次模型Song模型和Chen模型预测全国农用拖拉机总数量比较,改进的模糊时间序列模型预测的平均误差率降低了10多倍,且其计算过程大大简化,易于运用。预测结果表明:我国农用拖拉机总数量在缓慢增长,其中农用大中型拖拉机增长率高于小型拖拉机,与实际土地整治、大中型机械取代小微型机械下田作业的状况相符;大中型拖拉机配备的农具台数增长率大于农用大中型拖拉机的增长率,但拖拉机产能过剩,造成浪费,政府应合理调控。     

2011年我国主要农机产品和低速汽车产量预测

针对不同产品产量的历年发展趋势,利用不同的预测方法,尝试对2011年我国农机工业总产值、大中型拖拉机、小型拖拉机、低速汽车中的低速货车和三轮汽车产量进行预测,并分析其中原因,以达到为农机生产企业、经销商及相关管理部门提供决策参考的目的。     

国补推进拖拉机市场发展 2008年1-5月份全国拖拉机市场产销情况分析

据中国农机工业协会提供的最新统计资料表明,2008年拖拉机市场增幅较大:对25个大中型拖拉机生产企业的统计显示,2008年5月份,大中型拖拉机的产量为29929台,同比增长71.9%;1-5月份,累     

AMIF:警惕产能过剩

AMIF结果受宏观经济调整、原材料价格以及农村居民消费者价格指数等因素影响,最新一期的AMIF调整了整体预测结果,调低了农机工业产值和大中型拖拉机产销。农机工业总产值分别由2009年的2     

国补推进拖拉机市场的发展——2008年1～5月份拖拉机产销情况分析

<正>中国农机工业协会提供的最新统计资料表明,2008年拖拉机市场增幅较大:对25个大中型拖拉机生产企业的统计,2008年5月份大中型拖拉机的产量为29929台,同比17411台增长71.9%,1～5月份累计生产大中型拖拉机131906台,同比96605台增长36.54%。5月份141个企业共生产小     

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。     

预测技术在垦区大中型拖拉机中的应用

通过组合预测模型及最优权重的确定,以黑龙江垦区农用大中型拖拉机的保有量为例,建立了组合预测模型。从预测结果看,组合预测技术是一种简便可行的方法。     

拖拉机产品质量安全问题分析

我国是拖拉机生产大国,在技术、产量不断提高的同时,质量安全问题日益突出,主要表现在驾驶室无足够的安全强度、危害部位安全防护不足、照明信号装置失效、噪声危害大、部分零部件可靠性差等方面,由此导致的拖拉机道路外事故和交通事故经常发生。从产品质量分析入手,提出了规范企业、加强管理以降低安全事故的建议。     

轮式拖拉机总装线电控接车下线设备的研制与应用

为适应不同机型轮式拖拉机在总装线上总装后的接车下线需要,提供了一种轮式拖拉机总装线用的电控接车下线设备,通过使其设备上的接车台面"平升"或"平降",满足了不同机型轮式拖拉机总装后的自动随线上台的接车需要,并通过使其设备上的接车台面"倾转",满足了接车台面上不同机型轮式拖拉机自动顺坡下滑下线的需要。该设备结构新颖独特,操作方法简单,且自动化程度高,并可大大提高生产效率,具有可推广的价值。     

普通轮式拖拉机抬升装置的设计与研究

立足于南疆棉花的矮密早膜生产模式,针对中耕作业棉农劳动强度较大、投资较大的问题,以棉农现在普遍拥有的18k W的普通轮式拖拉机的抬升为研究对象,在分析研究国内外现有大马力拖拉机及大轮、高架窄轮拖拉机的优劣势基础之上,在对拖拉机不做较大改变及较大投入的前提下,利用现代创新设计方法和创新工具对普通轮式拖拉机的整体抬升装置进行研究和设计,以保证拖拉机在抬升之后能有效地完成中耕作业。同时,在节约成本的基础上,对普通轮式拖拉机完成二次利用,提高其生命周期,增加了棉农收入。     

基于多时相多参数融合的麦玉轮作小麦产量估算方法

为了进一步提高冬小麦产量预测的准确性,针对麦玉轮作体系缺乏直接把前茬作物信息纳入到当季作物的产量估算及管理中的研究状况,利用前茬玉米季中长势遥感信息及产量信息,融合小麦拔节期、灌浆期及成熟期长势遥感信息、播前施肥信息及土壤特性信息等多时相多模态数据,基于GPR算法,建立多时相多模态参数融合的麦玉轮作体系小麦产量估算模型,结果显示：基于多生育期的产量估算模型较单生育期最优产量估算模型性能有所提升,R²提高0.01～0.03。其中基于拔节期产量估算模型精度略低于多生育期产量估算模型,但精度相近。基于多模态参数融合的产量估算模型中,除玉米作物信息与土壤特性信息融合构建的产量估算模型,多模态参数融合的产量估算模型精度较相应低模态参数融合的产量估算模型精度高。四模态参数融合的GPR模型决定系数R²为0.92,RMSE为213.75 kg/hm²,较其他模型,R²提高0.02～0.41。对于小麦产量估算模型,各模态参数影响由大到小依次为施肥信息、小麦遥感信息、土壤特性信息、玉米作物信息。玉米作物信息对于多模态参...     

四轮驱动拖拉机牵引性能预测模型建立与试验

针对现有拖拉机牵引性能预测模型未包含前后轮附着差异、载荷转移和前后桥运动不协调等因素对滑转效率和滚动阻力的影响，导致四轮驱动拖拉机的田间牵引性能预测精度较低。为此本文从拖拉机轮胎的驱动特性和载荷特性入手，通过引入轮胎指数、机动指数等特征参数，分别建立了土壤-轮胎驱动模型与包含轴荷转移的前后轮胎载荷模型；在牵引受力分析的基础上，考虑实际前后桥运动不协调性对总体底盘作业的影响，分别建立了整机滚动效率与滑转效率的预测模型，导出了包含轮胎规格、土壤特性、整机前后桥运动不协调特性、传动效率的四轮驱动拖拉机牵引性能预测模型。针对模型多变量、非线性产生的求解难题，基于双维度迭代法设计了预测算法与流程；采用研究的方法开展了实例分析应用；针对预测模型的有效性验证需求，设计并开展了实车田间牵引试验，结果表明：最大牵引力与特征滑转率对应的牵引力的仿真值误差分别为1.41%与1.74%,滚动阻力误差为0.64%,较对照组准确度提升较大，总体误差较小。     

Drawbar Pull Performance of Tractors Based on Italian Type-approval Data (1960–1989)

An analysis of tractor maximum drawbar pull is reported based on Italian type-approval tests for the period 1960–1989. Only for four-wheel drive (4WD) tractors has the vehicle traction ratio (ratio between maximum drawbar pull and gross weight) improved over the years. The 4WD tractors present the highest traction ratio among all of the wheeled tractors and, when used without ballast, have a value which is 3% higher than analogous front-wheel auxiliary drive (FWAD) tractors in the four-wheel drive mode. The FWAD tractors in the four-wheel drive mode and without ballast have a traction ratio which is 28% higher than when they are used in the two-wheel drive mode. The two-wheel drive (2WD) tractors without ballast have a traction ratio which is 8% higher than that of FWAD tractors in the two-wheel drive mode. The ballast does not seem to improve the traction ratio of FWAD and 2WD tractors, even if it increases, as would be expected, the maximum exertable pull. Typical traction ratio values for wheeled tractors on concrete and without ballast are 0·887 for 4WD tractors, 0·860 for FWAD tractors in the four-wheel drive mode, 0·723 for 2WD tractors and 0·672 for FWAD tractors in the two-wheel drive mode. Crawler tractors on level and compact farm-land and without ballast present a mean traction ratio of 0·917.     

基于贝叶斯克里金的山东省小麦产量时空相依模型

为解决农作物产量预测中的相依性问题,在贝叶斯层次模型的基础上,使用GB2分布替代正态、逻辑斯特等分布形式,并对其尺度、形状、峰度、偏度参数同时引入时间效应t以及采用克里金方法体现的空间效应,与此同时在模型中增加多种协变量以探究影响产量的因素。基于山东省小麦产量数据的实证结果表明:相较于对时间趋势和产量分布分别拟合的两步法,嵌入式模型更好的模拟农产量的时空相依特征、减少预测误差的叠加;GB2分布的引入为拟合农产量提供更大的灵活性;克里金方法的引入改进了模型的预测效果。基于克里金方法的嵌入式时空模型可有效提高小麦产量预测的准确性、降低区域产量保险费率。