基于遗传神经网络的水田下陷量的预测

• 作者: 尹文庆 徐进
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 流变 遗传算法 人工神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究与探讨
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: S126
• 字数: 239字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2002.04.016

摘要

分析了遗传算法GA(Genetic Algorithm)和人工神经网络ANN (Artifical Neural Network)的主要内容和各自的优缺点,给出了将遗传算法和人工神经网络有机结合的遗传神经网络,并提出了一种新型的预测水田土壤下陷量的方法.结果表明,遗传神经网络作为预测的一种有效方法是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹文庆	南京农业大学农业工程学院	81	861	17.0	26.0
2	徐进	南京农业大学农业工程学院	31	230	8.0	14.0