基于人工神经网络的辽宁省粮食产量模型预测研究

被引：4

作者：

丁铁山 ^{[1
]}

郭冬冬 ^{[2
]}

温季 ^{[2
]}

董汝瑞 ^{[3
]}

机构：

[1] 辽宁省黑山县农业综合开发办公室

[2] 中国农业科学院农田灌溉研究所

[3] 新乡职业技术学院

来源：

安徽农业科学 | 2010年 / 38卷 / 35期

关键词：

辽宁省; 粮食产量; 人工神经网络; 预测;

D O I：

10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.35.213

中图分类号：

F326.11 [粮食作物]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

利用辽宁省1983～2008年粮食产量数据,建立了粮食产量预测的3层BP网络模型,网络拓扑结构为6-6-1。用此模型对作物产量进行预测,并与多元线性回归预测结果进行比较。结果表明,人工神经网络预测的最大误差为1.57%,平均误差为0.79%,网络预测精度为0.97,说明人工神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,为粮食产量预测提供了一条新途径。

引用

页码：20429 / 20430+20440 +20440

页数：3

共 7 条

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