基于 BP 神经网络的农业机械数量预测

• 作者: 周琪 王石 王笑岩
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: BP神经网络 预测 农业机械 遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TP183|S232.9
• 字数: 2752字
• 语种: 中文

摘要

为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构，保证在农业机械生产与实际需求的一致性，在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此，采用基于遗传算法的 BP 神经网络预测算法，对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明，利用遗传算法与 BP 神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量，农机总动力预测值与绝对值平均误差为1．080％、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1．352％、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1．765％，预测精度稳定，该预测方法适用于本时间序列预测问题。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王笑岩	朝阳师范高等专科学校数学计算机系	10	44	4.0	6.0
2	王石	沈阳工程学院机械学院	8	25	3.0	5.0
3	周琪	渤海大学数理学院	6	10	2.0	3.0