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.     

贵州省农业机械事业局

贵州省农业机械事业局为贵州省人民政府直属业务单位，承拉省政府授权行使的行政管理职能。主要职责是：参与制订农业、农村经济发展规划，制订农业机械化发展战略、中长期指导性规划，确定合理的发展目标、步骤，并组织实施；研究制订农业机械化的宏观管理政策、重要法规、规章、制度；负责农机服务体系建设、指导和规范基层农机单位的服务、生产和经营活动；负责农机维修、农机成人教育行业管理，指导农机中专教育和农民农机技术教育；归口管理农机机械化科学技术研究和技术推广工作，组织实施农业机械化重大科学技术研究和技术推广工作；…     

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.     

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。     

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。     

我国拖拉机拥有量变化及发展态势

正党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。联系农业机械化实际,根据2004年至2016年全国农业机械化统计资料,以拖拉机拥有量为切入点,对我国拖拉机拥有量变化态势进行深入分析,以期对拖拉机结构调整取向提供研究支持。结构调整转型升级日益迫切从总量分析,我国拖拉机拥有量总体上还呈增长态势,但结构调整,转型升级的要求日益迫切。     

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。      

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%。     

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%。     

贵州省农业机械学会章程

第一章 总则 第一条 本社团的名称:贵州省农业机械学会(以下简称本会)。 本会的英文名称:Guizhou Society forAgricultural Machinery,缩写为GSAM。 第二条 本会的性质:贵州省农业机械学会是贵州省的农业机械科学技术工作者的学术性、科普性、咨询性的群众团体,是公益性     

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.     

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。     

农业机械动力系统配置及应用浅析

介绍了农业机械动力系统常见配置,并结合机具特点,分析了各机构的工作原理及应用范围.     

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。     

贵州省农业机械管理局农机鉴定通报

我局委托贵州省农业机械鉴定站对中国轻骑集团贵阳摩托车有限公司生产的山鹰7Y-650系列三轮农用运输车进行了推广鉴定,鉴定合格。我局批准颁发《农业机械推广许可证》。许可证号:黔200201号,许可证有效期2002年4月至2007年4月。特此通报。     

混合动力农业机械发展研究现状及展望

随着能源危机与温室效应等问题日益严峻,各国对农业机械的能耗及排放水平也愈发重视,电气化与混合动力技术作为解决此问题的重要技术手段逐渐成为行业内的重点研究方向。本文基于农业机械电气化与混合动力技术的基本原理与不同布置形式对混合动力农业机械的研究现状与应用现状进行分析总结,结合混合动力技术的优劣势与关键技术路径重点讨论混合动力技术在农业机械领域的应用方式与发展要点,通过技术发展与经济层面的评估分析得出混合动力农业机械未来的研究重点与发展趋势。     

基于灰色-马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测

灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点.为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据.     

贵州省“十二五”农业机械科技发展研究及规划建议(三)——贵州省“十二五”农业机械科技规划建议

1十二五农业机械科技发展目标与重点1.1发展思路在保护农业生态环境的前提下,紧紧围绕贵州省粮食安全、主要特色农业产业和生态畜牧发展的需求,提供适宜贵州丘陵山区的中小型农机共性技术、关键技术和机械化生产模式的科技支撑。     

广东省农业机械动力发展简况

广东省人大通过了《扶持农业机械化发展议案》从2003年开始实施,省财政分8年安排7亿元扶持农业机械化发展。全省各地认真实施省人大议案,农业机械化进入加速发展新阶段,至2004年底,全省农机总动力1799.73万千瓦,比上年增长3.43%,机耕水平达57.72%,机收水平达10.01%,农业机械化水平进一步提高;珠江三角洲地区的耕作排灌、水产养殖、农产品初加工等已基本实现机械化。表11980～2003年广东省主要农业机械年末拥有量项目1980年1985年1990年1995年2000年2002年2003年59685312791670176417791789146851322297547078667979048061542190466546331111…