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基于GA-LM-BP模型的云南省农机总动力预测

0引言农机总动力是指用于农、林、牧、渔业生产和运输的所有机械动力的总和,它反映一个地区农机装备的总体水平,是农机化发展规划的主要指标[1]。农机总动力数量变化是非线性的,BP神经网络作为一种具有较强非线性模拟能力与较高精度、较强自学习与自适应能力的学习算法,能对其进行分析;但传统的BP神经网络采用误差梯度下降法调节权值,存在网络收敛速度较慢、全局搜索能力弱及易陷入局部极小等缺点。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,具有高斯-牛顿法的局部收敛性和梯度下降法的全局特性,在局部搜索能力上强于BP神经网络,且其收敛速度很快且精度也高,解决了BP网络的“局部收敛”问题;但LM算法对网络的初始权值与阈值过于依赖,存在对初始权阈值敏感、泛化能力不强的缺点。遗传算法(GA)具有较强的全局搜索能力,且简单通用、鲁棒性强,通过优化BP神经网络的连接权,能较好地克服BP神经网络盲目选择连接权值的缺点,但其训练时间较长,局部搜索能力较弱。将LM算...  (本文共6页) 阅读全文>>

《河北北方学院学报(自然科学版)》2018年01期
河北北方学院学报(自然科学版)

河北省农机总动力人工神经网络预测

来稿日期:2017 05 060引言农业机械总动力,简称农机总动力,指主要用于农、林、牧及渔业的各种动力机械的动力总和。农机总动力是衡量农业机械化水平的重要指标,是一个由自然、社会、政治、经济等多种因素、多重因果关系非线性相互作用的复杂系统,准确预测该指标可为农机生产及管理部门制定生产计划和发展规划提供参考依据。目前,农机总动力的预测方法主要有线性回归、指数平滑、人工神经网络(ANN)等[1-8]。非线性回归是通过变量变换,将非线性回归化为线性回归,然后用线性回归方法处理复杂的非线性问题[9-10]。人工神经网络,模拟人脑的工作方式,能够有效地解决复杂的非线性、不确定性、不确知性系统的问题[11-12]。本文利用河北省1978-2015年农机总动力数据,分别运用一元非线性回归模型和BP人工神经网络,对河北省的农机总动力进行预测并进行比较,之后将两种方法组合,建立新的非线性预测模型进行拟合预测。1一元非线性回归预测模型农机总动力受...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国农机化学报》2013年03期
中国农机化学报

农机总动力预测的灰色神经网络新方法

0引言准确的预测农机总动力的发展变化趋势,对正确测评农业机械化发展水平、做好农机发展规划、提高农业生产综合能力具有重要的现实意义。针对农机总动力的发展变化常受到政策取向、自然资源条件、经济社会发展等诸多“灰色”因素影响,其复杂程度远超出一般的物理系统,具有很大的不确定性的问题。张昭、洪一前等人建立了基于灰色GM(1,1)模型的农机总动力预测模型,葛慧玲提出利用基于灰色GM(1,1)模型的指数增长模型来预测农业机械总动力的变化趋势,朱登胜等人指出农机总动力数据序列呈现出一定的趋势性和较大的波动性,建立了基于灰色—马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测模型。以上模型在建模过程中充分利用了灰色GM(1,1)模型算法简单、不需要考虑数据分布规律和变化趋势的特性。但灰色GM(1,1)模型是以固定紧邻均值为背景值建立数学模型的,建模过程中实际上假设了紧邻的前值和后值对背景值的贡献是等权的[1],同时在原始数据序列增长率较大时模型拟合容易失效[...  (本文共4页) 阅读全文>>

《农垦经济研究》1988年08期
农垦经济研究

农业机械化是历史的必然——《当代中国的农业机械化》序

38年来我国的农业机械化经历了曲折的但又是迅速的发展进程。1949年建国初期,农村只有很少一点拖拉机,而到1987年我国农机总动力增加到249亿千瓦。我国农业正朝着农业机械化、现代化的方向前进。 在我国这样一个农业劳动力资源丰富而耕地资源相对不足的发展中国家,是否有必要发展农业机械化,国内外不少人士是有怀疑的。我国30多年的实践证明,实行有选择、有步骤、讲求经济效益的农业机械化发展战略,真正按客观自然规律和经济规律办事,我国的农业机械化就会促进农村经济发展,并给农民带来实惠。 为了改变穷贫落后的农村面貌,必须从根本上治穷-—提高农业,特别是种植业的劳动生产率;而要大幅度地提高劳动生产率,必须使劳动手段有质的变化,改变以手工工具为主的农业生产现状,逐步发展农业机械化,实行劳动替代。我国在实现工业化的进程中,如果始终维持农民占80%左右的人口结构,那就不免出现先进工业城市、落后农村的“二元结构”,国家不可能富强,也走不上社会主义现代...  (本文共2页) 阅读全文>>

《预测》1988年03期
预测

关于广东省农机总动力需求发展预测的探讨

农机总动力的发展水平和趋向,是衡量农业技术装备和农村、农业机械化水平的爪要标志。为了适应新时期农村经济发展对农业技术装备的需要,我们运用回归分析方法结合其他方法,对“一七五”期间广东省农机总动力进行了预测。 一、形响因素分析和解释变t的确定 经调查分析,农机总动力发展的主要影响因素大致有:1.农村经济发展和农机化方针政策;2.农业及农村产业结构的变化,种植业劳动力的转移,3.农业技术进步和经济效益;d.农机技术装备配置的合理性、经济性;5.农机购买力及资金来源;6.农机购买怠向和猫求层次;7.农机生产、供应能力,8.农机产品质量及价格;9.能源结构及供应;10.农村科技文化水平等。 购买力、购买意向和农机产品生产供应能力,是农机市场三大要索,也是预测农机总动力的主要变量。在预测农机总需求时,必须重点考虑购买力和购买意向两大要索,以利总猫求与总供给的平衡。 农机产品主要服务对象是农村。随着农业经济体制改革和农村产业结构的调整,有力...  (本文共3页) 阅读全文>>

权威出处: 《预测》1988年03期
《预测》1988年04期
预测

安徽省农机总动力及结构预测

农机总动力是反映农机化发展最重要的装算,最后认为影响我省近年来农机动力增长的备指标,也是农机化部门制订规划、计划和方主要因子有:农民户均收入、农业劳力占农村案的主要依据。科学而又切合实际地预测农机总劳力的比例、农村货款和土地经营规模,由动力数量并优化动力结构,是提高农机化效此建立多元回归预测模型。益,加强农机化宏观控制的必要手段。本文在我省地形地貌复杂、各地白然条件悬殊,定性分析的基础上,’用多种数学模型进行定员不宜采用横截而数据,将我省1978~1986年历计算:再根据定性分析及经验,判断和确定预史数据输入计算机,蛟终结果为:测结果,最后利用线性规划模型,提出我省较y=1060.3+0.oO6x:一415.231x2为理想的动力结构。+7.721x。一29.s24x‘ 一、农机总动力预测用多元回归模型预测,我省1990年、1995 这里所言农机总动力,采用农机统计部门年和2000年农机总动力分别为1062万.千瓦、定义的范围,...  (本文共3页) 阅读全文>>

权威出处: 《预测》1988年04期