黑龙江省农业机械化作业水平预测方法

黑龙江省农机化作业水平的预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性,对于拟合的方法要求较高。该文对黑龙江省农机化作业水平预测方法进行研究,在传统预测模型灰色GM(1,1)模型、平滑预测模型和回归预测模型的基础上建立了基础预测模型,并与BP神经网络模型组合,建立了灰色神经网络、平滑回归神经网络等组合预测模型,并预测了黑龙江省2008～2015年的农机化耕、种、收、植保、灌溉作业水平。结果表明,新的预测方法拟合精度高、有效、可行,为农机化作业水平的预测提供了一条新的途径;黑龙江省机耕、机播、植保作业水平很高,但是机收作业水平不高,机械化灌溉是主要的瓶颈,需要进一步发展。