【摘 要】
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为更好地预测中国农业机械总动力的发展趋势，引入了基于支持向量机的预测方法．以1979-2008年中国农业机械总动力的统计数据为训练样本，以2009年和2010年的统计数据为检验样本。
【机 构】
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河南农业大学机电工程学院,河南工程学院电气信息工程学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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为更好地预测中国农业机械总动力的发展趋势，引入了基于支持向量机的预测方法．以1979-2008年中国农业机械总动力的统计数据为训练样本，以2009年和2010年的统计数据为检验样本。采用新陈代谢法建立了基于支持向量机的我国农业机械总动力预测模型．为了验证该方法的有效性和优越性，同时采用新陈代谢法分别建立了基于普通BP神经网络和改进的BP神经网络的预测模型．仿真预测与检验样本预测的结果表明，基于支持向量机的预测精度明显高于普通BP神经网络和改进的BP神经网络预测模型．在此基础上，计算出2011年至2015年
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