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1.
农机总动力组合预测模型研究-基于密度算子 总被引：1，自引：0，他引：1
《农机化研究》2021,(6)
农机总动力的需求具有增长性、波动性及非线性的特征。采用基于密度算子的组合预测方法,对陕西省农机总动力进行预测。在确定单一预测模型的基础上,计算各模型的偏离度和准确度,进而确定聚类组的准确度和密度加权向量,建立基于密度算子的农机总动力组合预测模型,以及基于离差系数法和Shapley值法的组合预测模型。拟合结果表明:建立的密度算子组合模型的各项误差评价指标都低于选定的单一预测模型和基于离差系数法和Shapley值的组合预测模型,具有很好的预测效果。 相似文献
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基于BP神经网络的农机总动力组合预测方法 总被引：5，自引：1，他引：4
鉴于单一预测模型和线性组合预测模型的局限性,在确定黑龙江省农机总动力单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的非线性农机总动力组合预测模型。误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对百分误差为3.03%,低于一元线性回归模型、指数函数模型、灰色GM（1,1）模型和三次指数平滑模型的6.26%、4.65%、4.88%和3.72%;稍高于以误差平方和最小为原则构建的线性组合预测模型的2.86%。用2006～2008年黑龙江省农机总动力进行检验预测,结果表明该模型可以有效地提高农机总动力的预测精度,用该模型预测了黑龙江省2009～2015年农机总动力。预测结果表明,在未来几年黑龙江省农机总动力将保持快速增长趋势,到 相似文献
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为探究不同组合模型对我国农业机械化作业水平预测的影响,以我国农业机械化作业水平时间序列为研究对象,以2001-2012年历史数据作为训练样本,分别选择指数曲线法、三次指数平滑法及灰色预测法构建单项预测模型,并基于单项模型的预测结果,选择误差平方和最小法、Shapley法和IOWGA法构建组合预测模型,对2013-2015年农业机械化作业水平进行预测。预测结果的对比分析表明:组合模型的预测精度从高到低分别为IOWGA组合模型、基于误差平方和最小法组合模型及Shapley组合模型。IOWGA组合预测模型充分汇集了各单项预测模型中的有效信息,且根据预测精度的大小赋予不同的权值,具备更好的预测效果和稳定性,相对误差可控制在1%,可用于我国农业机械化作业水平预测。 相似文献
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基于粗糙集的粮食产量组合预测模型 总被引：5，自引：2，他引：3
为预测粮食总产量,建立了基于粗糙集的粮食产量组合预测模型.通过建立预测模型与预测对象的关系数据模型,离散化属性数据值来建立知识表达系统和决策表,并依据粗糙集理论计算出预测对象对预测模型的依赖度、预测模型的重要度以及组合预测模型中各单一模型的权系数.利用浙江省粮食总产量的历史数据建立了粮食产量组合预测模型,分析表明所建模型有较好的预测效果. 相似文献
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土壤入渗模型参数的多元线性预测模型精度的对比分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于黄土高原大田耕作土壤的入渗试验数据,利用多元线性回归法建立了Kostiakov二参数、三参数以及Philip入渗模型参数的线性预测模型,进行了3种模型参数平均误差的比较以及给定时间的累积入渗量误差的比较,提出了便于应用又具有较高精度的土壤水分入渗参数多元线性预报模型。结果表明,Kostiakov二参数模型的平均误差低于三参数入渗模型和Philip入渗模型,能将平均误差控制在15%以下,低于其他2种入渗模型。因此用Kostiakov二参数入渗模型对土壤水分入渗能力进行预测较好。 相似文献
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冬小麦生育早期长势反演模型通用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了生育早期(返青期、拔节前期、拔节后期)各阶段的冠层叶片光谱特性与叶绿素含量的关系,基于单波段反射率构建了一元预测模型,同样基于植被指数构建了多元叶绿素含量的反演模型,对两类建模方法构建的叶绿素含量预测模型进行了同生长阶段预测(SPV)和后续生长阶段的交叉预测(CPV),比较了模型的预测效果,得出了构建冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量的通用预测模型的建模策略。研究结果表明:以返青期冠层叶片单波段反射率构建的一元反演模型,具有一定的模型通用性,能够较为准确的预测拔节前期的叶片叶绿素含量。利用偏最小二乘原理构建多元反演模型具有良好的通用性和较强的鲁棒性,能够较好地反演冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量。而以MPRI、NDVI、RVI为组合构建的多元模型兼具通用性和简练性,可以作为多元预测模型构建的参考组合。 相似文献
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禽蛋孵化过程组合预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对孵化过程是一个具有高度非线性、大滞后、时变特性且强耦合性的农业生产过程,提出了一种基于灰色预测和联想记忆神经网络的组合预测方法.该模型首先利用灰色预测模型和联想记忆神经网络分别对焦炉禽蛋孵化过程温、湿度进行预测,然后采用方差-协方差优选组合预测法对2种单一模型的预测结果进行加权集成,以获得较为准确的预测精度,实现孵化过程温度和湿度的有效预测.运行结果表明,组合预测模型均方根相对偏差为0.9％. 相似文献
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基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测 总被引：2，自引：0，他引：2
灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子.主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理.应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性. 相似文献
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考虑自变及因变影响的农机总动力组合预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为能获得精确预测农机总动力的方法,以灰色模型和多元线性回归模型为子模型,应用Shapley值法计算子模型权重系数,构建农机总动力组合预测模型。应用我国2000-2010年农机总动力数据,分别标定上述模型相关参数,并计算各模型年度相对误差和平均相对误差。其中,GM模型和多元线性回归模型的平均相对误差分别为0.68%和0.91%,组合预测模型的平均相对误差为0.59%,精度较高。同时,组合模型既能够反映数据自身变化规律的特征,又能定量反映农机总动力与其相关影响因数间的数理关系,具有较强的适用性。 相似文献