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%。

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。