黑龙江省农业机械化作业水平预测方法

摘要：

黑龙江省农机化作业水平的预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性,对于拟合的方法要求较岛.该文对黑龙江省农机化作业水平预测方法进行研究,在传统预测模型灰色GM(1,1)模型、平滑预测模型和回归预测模型的基础上建立了基础预测模型,并与BP神经网络模型组合,建立了灰色神经网络、平滑回归神经网络等组合预测模型,并预测了黑龙江省2008～2015年的农机化耕、种、收、植保、灌溉作业水平.结果表明,新的预测方法拟合精度高、有效、可行,为农机化作业水平的预测提供了一条新的途径;黑龙江省机耕、机播、植保作业水平很高,但是机收作业水平不高,机械化灌溉是主要的瓶颈,需要进一步发展.

关键词：农机化作业水平、灰色GM(1,1)、BP网络、组合预测模型、时间序列

所属期刊栏目：25

分类号：S23(农业机械化)

在线出版日期：2009-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：83-88