基于 GA－BP 神经网络的农业机械化综合水平预测模型

• 作者: 吴先兵 曹中华 王攀 陈建
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农业机械化 综合水平 GA-BP 神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 75-79
• 页数: 5页
• 分类号: S233
• 字数: 3954字
• 语种: 中文

摘要

根据1986－2013年我国农业机械化综合水平的统计数据，建立了基于 GA－BP 神经网络的农业机械化综合水平预测模型。通过对1992－2011年农业机械化综合水平实际值与训练输出值的对比分析，表明该预测模型具有较好的拟合精度；采用该模型对2012年和2013年的农业机械化综合水平进行预测，进一步验证了模型的可靠性。运用该预测模型对2014－2018年的农业机械化综合水平进行预测，结果表明：在2014年我国农业机械化综合水平为61．97％，与我国农业部公布的2014年农业机械化综合水平将超过61％基本相符，2018年我国农业机械化综合水平将达到70％左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建	西南大学工程技术学院	96	813	14.0	25.0
2	王攀	西南大学工程技术学院	9	23	3.0	4.0
3	曹中华	西南大学工程技术学院	5	24	3.0	4.0
4	吴先兵	西南大学工程技术学院	3	18	2.0	3.0