基于小波分析和BP神经网络的农业机械化作业水平预测

为提高我国农业机械化作业水平的预测精度,针对农业机械化作业水平非线性和非平稳性的特点,基于小波分析和BP神经网络的基本原理,建立小波-BP神经网络的预测模型。首先,系统地分析并提取农业机械化作业水平主要影响因素,采用主成分分析的方法进行降维处理;然后,对我国农业机械化作业水平时间序列和影响因素主成分序列进行小波分解获取低频分量和高频分量,进而对低频分量与高频分量分别建立BP神经网络预测模型;最后,将预测得到的低频分量和高频分量通过线性叠加得到最终预测结果。以我国农业机械化作业水平预测为例对该方法进行验证,结果表明:小波-BP神经网络预测模型具有较好的预测效果,模型评价指标平均相对误差、均方根误差、希尔不等系数、一致性指标、有效系数和优秀率分别为0.44%、0.293、0.002 4、0.90、0.972 7和100%,各评价指标均优于其他模型。

基于BP神经网络的农业机械化作业水平预测

我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国农业机械化作业水平进行预测。误差分析表明,该模型可以有效地提高农业机械化作业水平的预测精度,用该模型对我国2012-2020年农业机械化耕、播、收作业水平进行了预测。预测结果表明,在未来几年我国农业机械化作业水平将保持快速增长趋势,到2020年机耕、机播和机收作业水平分别为91.37%、66.77%和71.93%。

如何规划牧草生产机械化

牧草生产作为农业生产结构调整的重要措施,近一二年受到各地的重视,显示出强劲的发展势头。牧草生产的健康发展,需要相关政策的推动,也需要相关技术的应用。机械化技术不仅要为牧草的高效生产,也要为牧草的科学利用提供支撑。

丘陵山区农业机械化技术推广策略

在新经济发展模式下,现代化农业生产成为了国家持续发展的重要基础,而科学技术的创新和发展,进一步推动了农业机械化发展的进程,为农产品优质高产夯实了基础。但受地理环境因素的影响,我国丘陵山区农业机械化技术推广困难。本文基于这样的背景,探究了丘陵山区农业机械化技术推广的具体策略,希望能为进一步加快山区农业机械化作业水平,加快农业生产发展提供参考。

手扶拖拉机热销的反思

去年、江苏省沭阳县农机销售市场和全国一样,手扶拖拉机畅销不衰,全年无淡季,年销量达3025台,是上一年的214％,今年1～2月份销售手扶拖拉机748台,比去年同期增长了116％。农民投资购买农机的积极性空前高涨,令人欣慰。然而,透过这种过热现象,冷静反思一下,就会发现一些让人忧虑的问题。 反思之一,较大的盲目性。 据了解。