廉孟茹，孫海霞，任 銳，穆炳宇，池江濤，孫雙雙

（山西農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，山西 太谷 030801）

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力指用于農(nóng)、林、牧、漁業(yè)生產(chǎn)的各種動(dòng)力機(jī)械的動(dòng)力之和，包括耕作機(jī)械、農(nóng)用排灌機(jī)械、收獲機(jī)械、植保機(jī)械、林業(yè)機(jī)械、漁業(yè)機(jī)械、農(nóng)產(chǎn)品加工機(jī)械、農(nóng)用運(yùn)輸機(jī)械、其他農(nóng)用機(jī)械。農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的市場(chǎng)需求量的時(shí)間數(shù)據(jù)序列常常呈現(xiàn)趨勢(shì)性和較大的波動(dòng)性[1]。

目前, 關(guān)于農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的預(yù)測(cè)方法主要有線性回歸模型、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、最小平方法、龔拍茲曲線和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[2]。近年來(lái)，許多學(xué)者根據(jù)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力預(yù)測(cè)了未來(lái)市場(chǎng)的發(fā)展方向。陳思盈等人運(yùn)用線性趨勢(shì)分析法、空間插值法、SPSS 相關(guān)性分析法對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力及擁有量變化進(jìn)行研究[3]。賈卓基于一元非線性回歸以及BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPANN），建立一種新的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)河北省農(nóng)機(jī)總動(dòng)力數(shù)據(jù)建模并預(yù)測(cè)，模型效果較好[4]。王吉權(quán)運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)黑龍江省農(nóng)機(jī)總動(dòng)力數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)[5]。鞠金艷選用一元線性回歸、指數(shù)函數(shù)、三次指數(shù)平滑和灰色GM（1,1）4 種預(yù)測(cè)方法分別建立單一預(yù)測(cè)模型,對(duì)黑龍江省農(nóng)機(jī)總動(dòng)力進(jìn)行預(yù)測(cè)[6]。胡陳君通過對(duì)云南省農(nóng)機(jī)總動(dòng)力的歸一化數(shù)據(jù)作為樣本建立GA－LM－BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行仿真訓(xùn)練，模型效果較單一建模效果好[7]。從這些預(yù)測(cè)分析中，一元線性回歸是一種可靠的預(yù)測(cè)方法，預(yù)測(cè)效果較好，所以本文采用一元線性回歸方法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

農(nóng)業(yè)機(jī)械是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)機(jī)械化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志?，F(xiàn)階段，我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)、改革進(jìn)入深水區(qū)，北京市面臨更加深刻的結(jié)構(gòu)調(diào)整。北京農(nóng)業(yè)發(fā)展的內(nèi)外部環(huán)境也因此而發(fā)生了深刻變化。因此，需要對(duì)北京市未來(lái)農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)研究。為了更好的指導(dǎo)農(nóng)業(yè)發(fā)展，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)需要選擇適當(dāng)?shù)奈锢砟Ｐ?，以確保預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

1 預(yù)測(cè)建模方法和原始數(shù)據(jù)分析

1.1 一元線性回歸方法

一元線性回歸是分析只有一個(gè)自變量（自變量x 和因變量y）線性相關(guān)關(guān)系的方法。本文根據(jù)北京市近19 年農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量和大中型拖拉機(jī)配套農(nóng)具的數(shù)量（來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站），采用一元線性回歸方法來(lái)分析預(yù)測(cè)2019 年—2024 年北京市的農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平。

1.2 原始數(shù)據(jù)

北京市農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量19 年的數(shù)據(jù)（2019 年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還未發(fā)布）見表1。

表1 北京市2000 年—2018 年的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量Tab.1 The total power of agricultural machinery and number of agricultural large and medium tractors in Beijing from 2000 to 2018

表2 北京市2019 年—2024 年的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量預(yù)測(cè)Tab.2 The total power of agricultural machinery and the number of agricultural large and medium tractors in Beijing from 2019 to 2024

1.3 原始數(shù)據(jù)分析

原始數(shù)據(jù)擬合曲線見圖1 和圖2。

圖1 為北京市近19 年農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化曲線，從圖中可以看出，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力變化呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。圖2 為農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量（臺(tái)）變化曲線有波動(dòng)，但總的來(lái)說(shuō)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。曲線有波動(dòng)，但總的來(lái)看呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。一段時(shí)間以來(lái)，北京市隨著城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，以及退耕還林等政策的實(shí)施，為了合理分配與利用土地資源，北京市的耕地面積逐漸減少，這導(dǎo)致北京市的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力逐年降低。分析結(jié)果符合實(shí)際情況。

2 預(yù)測(cè)模型

2.1 預(yù)測(cè)模型的建立

根據(jù)表1 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)北京市2019-2025 年的農(nóng)業(yè)機(jī)械的發(fā)展?fàn)顩r。采用SAS 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，利用一元線性回歸方法建立一元線性回歸模型，一元線性回歸模型的P 值均小于0.000 1，表明擬合效果較好，建立的回歸方程分別見式（1）、（2）：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的回歸方程為：

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)為0.9813；農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量的回歸方程為：農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量預(yù)測(cè)的相關(guān)系數(shù)為0.8318；

根據(jù)回歸模型預(yù)測(cè)北京市2019 年—2024 年的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量見表2。

2.2 預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)

根據(jù)預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，以分析驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的效果。檢驗(yàn)結(jié)果如表3。

表3 預(yù)測(cè)模型的檢驗(yàn)Tab.3 The test of prediction model

從表3 數(shù)據(jù)看出，模型預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差均小于20%，表明模型效果較好。

3 結(jié)論

根據(jù)北京市近19 年的北京市農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一元線性回歸建模，預(yù)測(cè)了2019 年—2024 年的發(fā)展?fàn)顩r：在未來(lái)幾年的發(fā)展總趨勢(shì)為北京市農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用大中型拖拉機(jī)的數(shù)量都將減少，該研究結(jié)果可以為北京市農(nóng)機(jī)發(fā)展以及農(nóng)機(jī)市場(chǎng)的資源配置提供理論依據(jù)。