BP网络在吉林省农机总动力预测中的应用

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。

四川省磷肥施用量的影响因素——基于VAR模型实证分析

基于1988-2019年四川磷肥的相关统计数据,采用VAR模型对磷肥施用量与人均GDP和农业机械化总动力进行实证研究。结果表明:磷肥施用量与人均GDP和农业机械化总动力之间存在长期协整关系,且存在着单向的格兰杰因果关系,即人均GDP的增长是推动磷肥施用量增加的格兰杰原因;人均GDP对磷肥施用量的增长是趋于平缓的正向冲击,农业机械总动力对磷肥施用量短期内呈现轻微增加的负向冲击,之后就为趋于平稳的正向冲击;农业机械化总动力对磷肥施用量的贡献度大于人均GDP对磷肥施用量的贡献度。