基于BP神经网络的农机化发展水平影响因素研究

来源 :农机化研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shinetar

【摘要】

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为了明确各因素对农业机械化发展水平的影响程度,基于误差反向传播神经网络(Back propagation neu-ral network,BPNN)和平均影响值(Mean impact value,MIV)方法建立了影响因

【作者】

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吐尔逊·买买提米斯卡力·居马瓦依张学军 Muhammad

【机构】

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新疆农业大学机械交通学院,乌鲁木齐,830052;南京农业大学工学院,南京,210031

【出处】

：

农机化研究

【发表日期】

：

2018年8期

【关键词】

：

农业机械化发展水平神经网络平均影响值

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为了明确各因素对农业机械化发展水平的影响程度,基于误差反向传播神经网络(Back propagation neu-ral network,BPNN)和平均影响值(Mean impact value,MIV)方法建立了影响因素量化BPNN-MIV模型.以新疆14地州2001-2015年农机化发展影响因素作为网络输入,农业机械化发展水平作为网络输出,量化了各因素MIV.结果表明:农业机械化发展水平各一级指标对发展水平的影响强度的顺序为综合保障能力、农业机械化程度、综合效益水平.所得出的结论与新疆农机化发展实际较为接近,表明BPNN-MIV方法在量化属性影响程度方面有较大的优势.

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