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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.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的农机总动力组合预测方法
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) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 87-92
页数 分类号 S232.3
字数 4863字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.06.017
五维指标
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
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研究主题发展历程
节点文献
农机总动力
非线性组合预测
BP神经网络
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农业机械学报
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1000-1298
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大16开
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2-363
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