基于LM-BP神经网络的农机总动力预测

发布时间：2018-02-05 16:52

  本文关键词： 农机总动力 预测 LM-BP神经网络　出处：《农机化研究》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用黑龙江省1983-2013年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和LM-BP神经网络对黑龙江省未来5年的农机总动力进行预测。预测结果表明:在达到相同的误差目标值(即计算期望精度),LM-BP神经网络与标准PB相比,具有更快的收敛速度。如果需进一步减小误差目标值(即提高计算期望精度)时,标准BP神经网络在16h内都无法满足给定的精度要求;而LM-BP神经网络在20s内即可满足给定的精度要求。此时,LMBP神经网络的收敛速度优势非常明显,而拟合的精度也进一步提高,表明LM-BP神经网络具有较高的预测精度。准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省农业机械化发展规划的制定和近阶段农业机械化的发展水平提供参考依据。
[Abstract]:Using the total power data of agricultural machinery in Heilongjiang Province from 1983 to 2013. The standard BP neural network and LM-BP neural network are used to predict the total power of agricultural machinery in Heilongjiang province in the next five years. Compared with the standard PB, the LM-BP neural network has a faster convergence rate, if the error target value is further reduced (that is, to improve the expected accuracy of calculation). The standard BP neural network can not meet the given precision requirement within 16 hours. The LM-BP neural network can meet the given precision requirement in 20 s. At this time, the convergence speed advantage of LMBP neural network is very obvious, and the fitting accuracy is further improved. The results show that LM-BP neural network has high prediction accuracy and accurate prediction of the total power of agricultural machinery in Heilongjiang Province. It can provide reference for the formulation of agricultural mechanization development plan and the development level of agricultural mechanization in Heilongjiang province.
【作者单位】： 东北农业大学工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(31071331) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12511049)
【分类号】：TP183

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