河北省农机总动力人工神经网络预测

摘要：

目的 提出一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,对河北省2016-2023年农机总动力进行预测.方法 基于一元非线性回归以及BP神经网络(BP-ANN),建立一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,处理1978-2009年河北省农机总动力数据,建立预测模型并进行比较.结果 误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对误差为1.286%,低于一元非线性回归和传统BP神经网络.利用此模型对2010-2015年河北省农机总动力进行检验预测,预测结果与实际结果有很好的一致性,为农机总动力的预测提供了一条新的途径.结论 此模型有较高的预测精度,并用此模型预测了河北省2016-2023年农机总动力数值,预测结果表明,在未来几年河北省农机总动力将保持高速增长,2023年将达13610.69万kW.

关键词：农机总动力、一元非线性回归分析、人工神经网络、预测

所属期刊栏目：34

分类号：S210.1(农业动力、农村能源)

资助基金：张家口市科学技术和地震局项目1101016B

在线出版日期：2018-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：45-49