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

来源：

西南农业学报 | 2009年 / 06期

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

页码：1709 / 1713

页数：5