基于BP神经网络的农机总动力组合预测方法

• 作者: 王金峰 王金武 鞠金艳
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农机总动力 非线性组合预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 87-92
• 分类号: S232.3
• 字数: 4863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.06.017

摘要

鉴于单一预测模型和线性组合预测模型的局限性,在确定黑龙江省农机总动力单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性农机总动力组合预测模型.误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对百分误差为3.03%,低于一元线性回归模型、指数函数模型、灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的6.26%、4.65%、4.88%和3.72%;稍高于以误差平方和最小为原则构建的线性组合预测模型的2.86%.用2006～2008年黑龙江省农机总动力进行检验预测,结果表明该模型可以有效地提高农机总动力的预测精度,用该模型预测了黑龙江省2009～2015年农机总动力.预测结果表明,在未来几年黑龙江省农机总动力将保持快速增长趋势,到2015年将达到40 537 MW.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金武	东北农业大学工程学院	142	1558	21.0	30.0
2	王金峰	东北农业大学工程学院	48	708	16.0	24.0
3	鞠金艳	东北农业大学工程学院	7	119	6.0	7.0