黑龙江省农机总动力的组合预测研究

探讨了组合预测方法及其在黑龙江省农机总动力预测中的应用，建立了组合预测模型。     

基于Shapley值的农机总动力组合预测方法

应用合作博弈中的Shapley值方法,通过分配总误差来确定组合预测模型中各预测模型的权重,以此构建组合预测模型并对山西省农机总动力进行组合预测.结果表明,该组合预测模型的预测平均误差为1.81,低于选定的一元线性回归模型、三次指数平滑模型和BP神经网络模型的3.12、2.42和2.23;也低于基于方差倒数法以及基于离异系数法构建的组合预测模型的预测平均误差1.88和1.90.     

基于BP神经网络的农机总动力组合预测方法

鉴于单一预测模型和线性组合预测模型的局限性,在确定黑龙江省农机总动力单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性农机总动力组合预测模型。误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对百分误差为3.03%,低于一元线性回归模型、指数函数模型、灰色GM（1,1）模型和三次指数平滑模型的6.26%、4.65%、4.88%和3.72%;稍高于以误差平方和最小为原则构建的线性组合预测模型的2.86%。用2006～2008年黑龙江省农机总动力进行检验预测,结果表明该模型可以有效地提高农机总动力的预测精度,用该模型预测了黑龙江省2009～2015年农机总动力。预测结果表明,在未来几年黑龙江省农机总动力将保持快速增长趋势,到     

基于实数遗传算法的农机总动力变权组合预测

黑龙江省农机总动力进行预测,选用指数函数模型、多项式拟合模型、三次指数平滑模型、龚帕兹曲线模型为单一预测模型并以1980-2013年农机总动力数据为样本点进行拟合,其平均绝对百分比误差分别为12.5%、3.22%、3.43%、6.09%;然后,建立以误差平方和最小为目标函数的变权组合预测模型,并利用改进的实数遗传算法对变权组合预测模型进行优化,所得到的变权重组合预测模型的平均绝对百分比误差为1.98%,拟合效果较好。以2014-2016年农机总动力数据为预测时点对该方法进行验证,结果表明:不论是拟合精度还是预测误差都具有较好的效果。最后,对黑龙江省未来5年的农机总动力进行了预测,为相关部门对农业机械化的发展规划提供参考。     

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。      

黑龙江省农机总动力灰色预测与分析

借助灰色系统理论，利用黑龙江省农机总动力历史数据，建立子灰色预测GM(1，1)模型，对其农业机械总动力进行了预测，这对黑龙江省农业机械发展现划有着重型意义。     

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LM-BP神经网络的农机总动力预测

利用黑龙江省1983-2013年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和LM-BP神经网络对黑龙江省未来5年的农机总动力进行预测。预测结果表明:在达到相同的误差目标值(即计算期望精度),LM-BP神经网络与标准PB相比,具有更快的收敛速度。如果需进一步减小误差目标值(即提高计算期望精度)时,标准BP神经网络在16h内都无法满足给定的精度要求;而LM-BP神经网络在20s内即可满足给定的精度要求。此时,LMBP神经网络的收敛速度优势非常明显,而拟合的精度也进一步提高,表明LM-BP神经网络具有较高的预测精度。准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省农业机械化发展规划的制定和近阶段农业机械化的发展水平提供参考依据。     

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。     

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。     

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%。     

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%。     

考虑自变及因变影响的农机总动力组合预测模型

为能获得精确预测农机总动力的方法,以灰色模型和多元线性回归模型为子模型,应用Shapley值法计算子模型权重系数,构建农机总动力组合预测模型。应用我国2000-2010年农机总动力数据,分别标定上述模型相关参数,并计算各模型年度相对误差和平均相对误差。其中,GM模型和多元线性回归模型的平均相对误差分别为0.68%和0.91%,组合预测模型的平均相对误差为0.59%,精度较高。同时,组合模型既能够反映数据自身变化规律的特征,又能定量反映农机总动力与其相关影响因数间的数理关系,具有较强的适用性。     

新疆兵团农机总动力预测模型的研究

为了提高新疆兵团农机总动力预测模型的精度,获得更加可靠的预测结果,针对回归模型的多重共线性问题及灰色模型仅含有指数增长趋势的问题,基于2007-2014年农机动力的相关数据,建立了主成分回归和灰色回归两种预测模型。对两种模型的预测精度进行比较分析,结果表明:主成分回归模型和灰色回归模型预测值的平均相对误差分别为0.57%、0.46%,灰色回归预测模型的精度较高,可以较真实地反映新疆兵团农机总动力的变化趋势。应用该模型进行预测,得到了新疆兵团农机总动力未来5年的预测值。     

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。     

农机农艺结合问题研究

随着农业机械化深入发展,农机农艺结合对于促进我国农业机械化又好又快发展意义重大。从农机农艺关系入手,分析我国农机农艺结合分为农机功能适应农艺要求,改进农艺要求适应农机作业功能,以及创新的农艺与创新的农机功能协调发展三个阶段。现阶段,我国农机农艺相互结合的需求迫切,条件成熟,政府重视,已进入由农机适应农艺向农机农艺相互适应转变的关键时期。研究提出农机农艺结合的思路与目标,以及实施农田整治工程、促进农机农艺学科合力研究、实施农业机械化分区规划、加强组织协调、加大农机与农艺教育培训等促进农机农艺结合的对策措施。     

辽宁省农机学校发展现状剖析

分析了辽宁省农机学校的发展现状及特点,提出了农机教育培训工作的发展对策。     

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.     

1978年以来中国农机总动力时空差异和结构变化分析

以1978-2008年全国和各省农机总动力面板数据为依据,通过空间自相关、局部空间自相关和统计分析得出结论:①中国农机发展水平总体处于中级阶段,但发展势头迅猛,预计到2015年全国农业机械总动力将达到233 170.250 7万kW;②区域农机化水平和发展速度差异显著;③研究时段内农机总动力内部结构变化明显,主要表现为小型柴油机动力的显著增加和农用排灌柴油机比例的显著减少。主成分归因分析表明:经济发展水平、自然状况、国家政策、配套措施和农民文化程度等是导致农机总动力时空差异的主要原因,从而为国家制定农业政策提供科学依据。