灰色广义回归神经网络在木薯产量预测中的应用

被引:3
作者
于平福
陆宇明
韦莉萍
龙文卿
苏晓波
机构
[1] 广西农业科学院农业科技信息研究所
关键词
灰色预测模型GM(1,1); 广义回归神经网络(GRNN); 木薯产量预测;
D O I
10.16213/j.cnki.scjas.2009.06.031
中图分类号
S533 [木薯(树薯)];
学科分类号
0901 ;
摘要
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN)。以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究。研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04。该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径。
引用
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页码:1709 / 1713
页数:5
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