基于支持向量机的中国农业机械总动力预测

• 作者: 周洪 李建伟 赵汉雨 陈沛然
• 来源期刊: 河南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 农业机械总动力 支持向量机 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 农业工程
• 页码范围: 296-300
• 页数: 5页
• 分类号: S232.3|TP183
• 字数: 3590字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵汉雨	河南农业大学机电工程学院	42	201	6.0	13.0
2	李建伟	河南农业大学机电工程学院	39	157	8.0	11.0
3	陈沛然	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	4	37	3.0	4.0
4	周洪	河南工程学院电气信息工程学院	5	28	3.0	5.0