王炎林，陈 建，王 卓，胡陈君，郑延莉，曹中华，方晶晶，罗泽勇

(西南大学 工程技术学院，重庆 400716)

0 引言

农用拖拉机总数量指现有的投入农业生产的拖拉机总台数，是衡量我国农业机械化水平的一个重要指标[1-2]，也是我国农机行业制定生产与销售规划的参考。2017年上半年，由于农机补贴购置影响，农产品价格下滑和农民购买力和购机意愿下降，拖拉机总产值同比下降18.33%，而大中型拖拉机的库存率达到114%，供需矛盾极为突出。因此，合理地预测我国农用拖拉机总数量发展趋势并为拖拉机的发展提供建议便显得尤为重要。

农用拖拉机逐年总数量由于受到政府政策(如购机补贴、排放标准，土地整治等)的影响，无法用一个准确的数学公式预测其发展趋势，其实质上是一个模糊时间序列的集合。采用平均法、指数平滑法、季节分析法[3]存在着明显的不足，而已有的模糊时间序列模型难以同时兼顾精度和计算的简便性。为此，通过改进一种模糊时间序列模型，简化计算，降低平均预测误差率，得到较为准确的农用拖拉机总数量预测模型，并与其他经典模型进行对比，旨在对我国农用拖拉机发展提供建议。

1 模糊时间序列计算方法

1.1 模糊时间序列

时间序列是指某种现象的某一个(或多个)统计指标按时间先后顺序排列而形成的数据序列(如股价、国民收入、商品销售等)，但传统的经典时间序列无法处理模糊不清、不精确的现实问题[4]。1965年，美国自动控制专家Zadeh教授提出了模糊理论和模糊逻辑概念，并初步建立了处理带有不确定的、模糊的语言的数学模型[5]。……