基于SVM的农机装备水平组合预测模型研究

摘要

采用支持向量机的组合预测方法,对黑龙江垦区农机装备水平进行预测。在确定单一预测模型的基础上,运用自组织神经网络方法,将权系数确定问题转化为粗糙集理论中属性重要性评价的问题;计算各单一预测方法对组合模型的依赖度、重要度和权系数;利用建立的基于支持向量机非线性农机装备水平组合预测模型,对黑龙江垦区2002—2012年农机装备水平的历史数据进行检验。误差分析表明:该模型对农机总动力、大中型拖拉机、小型拖拉机、大中型拖拉机配套机具和小型拖拉机配套机具的预测平均相对误差为0.471%、1.328%、3.738%、1.193%、3.574%,均低于各单一预测模型的平均相对误差;利用该模型对黑龙江垦区农机装备水平进行预测,到2020年拥有农机总动力999.33万kW、大中型拖拉机88 921台、小型拖拉机38 453台,大中型拖拉机与配套农机具台数比为1.51∶1,小型拖拉机与配套农机具台数比为1.68∶1。所建模型适用于黑龙江垦区农机装备水平的预测。