河南农业大学学报
河南農業大學學報
하남농업대학학보
ACTA AGRICULTURAE UNIVERSITATIS HENANENSIS
2013年
3期
296-300
,共5页
李建伟%周洪%赵汉雨%陈沛然
李建偉%週洪%趙漢雨%陳沛然
리건위%주홍%조한우%진패연
农业机械总动力%支持向量机%BP神经网络
農業機械總動力%支持嚮量機%BP神經網絡
농업궤계총동력%지지향량궤%BP신경망락
total power of agricultural machinery%support vector machine%BP neural network
为更好地预测中国农业机械总动力的发展趋势,引入了基于支持向量机的预测方法.以1979-2008年中国农业机械总动力的统计数据为训练样本,以2009年和2010年的统计数据为检验样本,采用新陈代谢法建立了基于支持向量机的我国农业机械总动力预测模型.为了验证该方法的有效性和优越性,同时采用新陈代谢法分别建立了基于普通BP神经网络和改进的BP神经网络的预测模型.仿真预测与检验样本预测的结果表明,基于支持向量机的预测精度明显高于普通BP神经网络和改进的BP神经网络预测模型.在此基础上,计算出2011年至2015年中国农业机械总动力的预测值分别为97 859.1,103 053.7,108 480.7,112 794.7,115 096.8 万kW,指出了其具有增长趋缓的变化趋势.
為更好地預測中國農業機械總動力的髮展趨勢,引入瞭基于支持嚮量機的預測方法.以1979-2008年中國農業機械總動力的統計數據為訓練樣本,以2009年和2010年的統計數據為檢驗樣本,採用新陳代謝法建立瞭基于支持嚮量機的我國農業機械總動力預測模型.為瞭驗證該方法的有效性和優越性,同時採用新陳代謝法分彆建立瞭基于普通BP神經網絡和改進的BP神經網絡的預測模型.倣真預測與檢驗樣本預測的結果錶明,基于支持嚮量機的預測精度明顯高于普通BP神經網絡和改進的BP神經網絡預測模型.在此基礎上,計算齣2011年至2015年中國農業機械總動力的預測值分彆為97 859.1,103 053.7,108 480.7,112 794.7,115 096.8 萬kW,指齣瞭其具有增長趨緩的變化趨勢.
위경호지예측중국농업궤계총동력적발전추세,인입료기우지지향량궤적예측방법.이1979-2008년중국농업궤계총동력적통계수거위훈련양본,이2009년화2010년적통계수거위검험양본,채용신진대사법건립료기우지지향량궤적아국농업궤계총동력예측모형.위료험증해방법적유효성화우월성,동시채용신진대사법분별건립료기우보통BP신경망락화개진적BP신경망락적예측모형.방진예측여검험양본예측적결과표명,기우지지향량궤적예측정도명현고우보통BP신경망락화개진적BP신경망락예측모형.재차기출상,계산출2011년지2015년중국농업궤계총동력적예측치분별위97 859.1,103 053.7,108 480.7,112 794.7,115 096.8 만kW,지출료기구유증장추완적변화추세.
