| 基于BP神经网络的农业机械化作业水平预测 |
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| 引用本文： | 鞠金艳,王金峰. 基于BP神经网络的农业机械化作业水平预测[J]. 农机化研究, 2015, 0(3): 74-78 |
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| 作者姓名： | 鞠金艳 王金峰 |
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| 作者单位： | 1. 黑龙江科技大学 机械工程学院,哈尔滨,150022
2. 东北农业大学 工程学院,哈尔滨,150030 |
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| 基金项目： | 黑龙江省教育厅科学技术研究项目 |
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| 摘 要： | 我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国农业机械化作业水平进行预测。误差分析表明,该模型可以有效地提高农业机械化作业水平的预测精度,用该模型对我国2012-2020年农业机械化耕、播、收作业水平进行了预测。预测结果表明,在未来几年我国农业机械化作业水平将保持快速增长趋势,到2020年机耕、机播和机收作业水平分别为91.37%、66.77%和71.93%。
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| 关 键 词： | 农业机械化作业水平 BP神经网络 组合预测模型 |
Prediction the Operation Level of Agricultural Mechanization Based on BP Neural Network |
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| Ju Jinyan,Wang Jinfeng. Prediction the Operation Level of Agricultural Mechanization Based on BP Neural Network[J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 2015, 0(3): 74-78 |
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| Authors: | Ju Jinyan Wang Jinfeng |
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| Affiliation: | Ju Jinyan;Wang Jinfeng;College of Mechanical Engineering,Heilongjiang University of Science and Technology;College of Engineering,Northeast Agricultural University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | operation level of agricultural mechanization BP neural networks combined prediction model |
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