广东农业科学
廣東農業科學
엄동농업과학
GUANGDONG AGRICULTURAL SCIENCES
2010年
5期
203-205
,共3页
农业机械化%机械化综合水平%支持向量机%BP神经网络%GM(1,1)模型
農業機械化%機械化綜閤水平%支持嚮量機%BP神經網絡%GM(1,1)模型
농업궤계화%궤계화종합수평%지지향량궤%BP신경망락%GM(1,1)모형
运用支持向量机方法对我国农业机械化水平进行预测.选取1986-2002年的17个数据作为训练样本,2003-2005年的3个数据作为检验样本,通过与GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果进行比较,结果表明,2003-2005 3年预测值的平均相对误差仅为0.67%.该方法用于农业机械化水平预测是可行和有效的,为提高预测精度提供了一条新的途径.
運用支持嚮量機方法對我國農業機械化水平進行預測.選取1986-2002年的17箇數據作為訓練樣本,2003-2005年的3箇數據作為檢驗樣本,通過與GM(1,1)模型和BP神經網絡模型預測結果進行比較,結果錶明,2003-2005 3年預測值的平均相對誤差僅為0.67%.該方法用于農業機械化水平預測是可行和有效的,為提高預測精度提供瞭一條新的途徑.
운용지지향량궤방법대아국농업궤계화수평진행예측.선취1986-2002년적17개수거작위훈련양본,2003-2005년적3개수거작위검험양본,통과여GM(1,1)모형화BP신경망락모형예측결과진행비교,결과표명,2003-2005 3년예측치적평균상대오차부위0.67%.해방법용우농업궤계화수평예측시가행화유효적,위제고예측정도제공료일조신적도경.
