【摘 要】
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[目的]以顷均农业机械总动力及影响因素为研究对象,量化各因素对顷均总动力的影响强度,进而为定量分析顷均农机总动力影响因素提供途径。[方法]以新疆1990~2014年顷均农业机
【机 构】
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南京农业大学工学院; 新疆农业大学机械交通学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于工况自识别的拖拉机排放特性研究”(51768071)
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[目的]以顷均农业机械总动力及影响因素为研究对象,量化各因素对顷均总动力的影响强度,进而为定量分析顷均农机总动力影响因素提供途径。[方法]以新疆1990~2014年顷均农业机械总动力及其影响因素作为数据源,建立关系数据模型。构建嵌入式灰色神经网络(Embed grey neural network,EGNN)模型,并与EGNN与平均影响值(Mean impact value,MIV)方法相结合,建立了EGNN-MIV影响因素重要度计算模型,并对新疆25年顷均农机总动力的影响因素MIV进行测度。[结果]新疆1990~2014年顷均农机总动力受各种影响因素的交叉影响。各影响因素标准化后的MIV分别为0.70、0.39、0.39、0.46、0.20、0.50、0.90、0.74。顷均农机总动力影响最大的前3个因素分别为:劳均土地面积、最大种植面积农作物比重以及耕地均顷GDP。对顷均农机总动力的影响最小的因素为农业比较劳动生产率。[结论]建立的EGNN-MIV模型在量化模型输入对输出的影响程度方面有效和可行。顷均农机总动力主要受土地面积分布、农作物种植结构和均顷GDP等因素的显著影响。为定量分析顷均农业机械总动力等时间序列的影响因素提供了思路和方法,同时为农机管理部门提供决策参考。
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