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BP网络在吉林省农机总动力预测中的应用 被引量:7

Application of BP network in prediction of agricultural machinery in Jilin Province
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摘要 吉林省是我国的农业大省、粮食主产区。农业现代化程度直接影响农业的生产水平,农业机械总动力是衡量农业现代化的重要指标之一。根据统计年鉴记录农业机械总动力的相关数据,在互联网+农业的背景下,深度挖掘现有的统计数据。建立基于BP网络的预测模型。通过大量实验获得稳定的预测知识库。对吉林省农业机械总动力的需求及发展趋势进行科学预测,根据得到的预测结果,为政府职能部门制定合理的发展规划提供决策依据。 Jilin is one of main agricultural province,grain producing areas in China.Agricultural modernization level directly affects the agricultural production,and the total power of agricultural machinery an important indicator of the modernization.According to the statistical yearbook,the data of the total power of agricultural machinery is recorded.Under the background of the internet+agriculture,deep mining the statistics data,a forecasting model based on BP network will be established.It can achieve stable knowledge based on lots of experiments.This can provide the decision-making basis for the government function departments to formulate a reasonable development plan,that is,through the scientific forecast of agricultural machinery total power demand and the development trend.
作者 艾洪福 潘贺
机构地区 吉林农业大学
出处 《中国农机化学报》 2016年第8期208-211,216,共5页 Journal of Chinese Agricultural Mechanization
基金 吉林省教育厅"十二五"规划课题(吉教科合字[2015]第183号) 2015吉林省高等教育学会科研课题(JGJX2015D34)
关键词 农业机械化总动力 神经网络 预测 total power of agricultural mechanization neural network prediction
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