从农业生产发展预测农机动力需求

针对农村经济预测能力不足、预测方法不适用、预测准确度差等问题,提出使用神经网络中的GRNN方法,通过农业总产值及粮食等农作物产量,对农业机械动力及农村用电量需求进行预测。GRNN模型具有样本数据少、非线性映射能力强、易于进行多元、多目标预测的特点。同时,该模型人为调节的参数少,学习、训练时间短,使用方便,很适合农村管理人员的经济预测需求。论文的实证案例经建模、训练、仿真,选取了误差小、拟合度高的模型并应用于农村经济预测。研究结果表明,前向神经网络(包括GRNN)方法适合广大农村经济管理应用,较具推广价值。类似方法的推广应用必将使广大农村"只有统计,没有预测"的现实得以改观。