GM(1,N)灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究

• 作者: 刘鲁 杨方廷 苏博
• 来源期刊: 中国农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 逐步回归 GM(1,N)灰色系统 BP神经网络 粮食产量预测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 工学
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: S114
• 字数: 4854字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1007-4333.2006.04.021

摘要

基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力.根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型.在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鲁	北京航空航天大学经济管理学院	148	3735	29.0	58.0
2	苏博	北京航空航天大学经济管理学院	5	195	4.0	5.0
3	杨方廷		2	75	2.0	2.0