基于GA-LM-BP模型的云南省农机总动力预测

• 作者: 曹中华 牛坡 王卓 王攀 王炎林 胡陈君 郑延莉 陈建
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农机总动力 GA-LM-BP模型 预测
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: S231
• 字数: 4067字
• 语种: 中文

摘要

为预测云南省农机总动力的发展变化趋势,提出一种将GA算法、LM算法与BP神经网络相结合的农机总动力预测方法,克服了BP神经网络易陷于局部极小的缺点.选取1985-2015年云南省农机总动力数据作为样本,建立GA-LM-BP神经网络模型进行仿真预测,结果表明:该模型的平均相对误差为0.313362%,明显优于BP神经网络的0.926674%、LM-BP神经网络模型的0.654053%和GA-BP神经网络模型的0.493122%,具有较好的预测精度.在此基础上,对云南省2016-2020年农机总动力的发展趋势进行了预测,结果表明:2016年农机总动力达3439.49万kW,超过云南省农业厅预测的3409万kW,2020年云南省农机总动力达3952.78万kW,为云南省农机化的发展规划提供了理论依据.

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	王卓	西南大学工程技术学院	12	13	2.0	3.0
5	牛坡	西南大学工程技术学院	7	30	3.0	5.0
6	胡陈君	西南大学工程技术学院	5	9	2.0	2.0
7	王炎林	西南大学工程技术学院	7	14	2.0	3.0
8	郑延莉	西南大学工程技术学院	7	14	2.0	3.0