基于实数遗传算法与神经网络的农机总动力预测及分析

• 作者: 乔金友 任永泰 张达 许东阳
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农机总动力 预测 实数遗传算法 神经网络 黑龙江省
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 13-18
• 页数: 6页
• 分类号: S23-01
• 字数: 3449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2018.07.003

摘要

为了能够更好地确定黑龙江省农机总动力带来的影响,从提高黑龙江省农机总动力预测精度出发,运用黑龙江省1983-2014年农机总动力数据,以实数遗传算法训练神经网络对2015-2019年的黑龙江省农机总动力进行预测.预测结果表明:在达到相同精度的目标下,基于实数遗传算法来训练神经网络的农机总动力预测比标准BP神经网络对农机总动力的预测具有更快的收敛速度,预测速度优势明显,且拟合的精度也得到了很大提高.数据结果还表明:离需要预测的年代(2015-2019年)越近,预测数据的绝对误差越小,因此运用实数遗传算法训练神经网络有较好的预测性能.最后,运用2017年和2018年的预测数据来确定农机总动力对与其相关方的影响,并给了出参考建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张达	东北农业大学工程学院	39	406	11.0	19.0
2	乔金友	东北农业大学工程学院	62	346	10.0	15.0
3	任永泰	东北农业大学理学院	77	383	10.0	15.0
4	许东阳	东北农业大学工程学院	8	14	2.0	3.0