灰色广义回归神经网络在木薯产量预测中的应用

• 作者: 于平福 苏晓波 陆宇明 韦莉萍 龙文卿
• 来源期刊: 西南农业学报
• 学科: 社会科学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 园艺·食品加工·环境科学
• 页码范围: 1709-1713
• 页数: 5页
• 分类号: G350
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4829.2009.06.046

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆宇明	广西农业科学院农业科技信息研究所	58	325	9.0	12.0
2	于平福	广西农业科学院农业科技信息研究所	71	461	12.0	16.0
3	韦莉萍	广西农业科学院农业科技信息研究所	30	140	7.0	10.0
4	苏晓波	广西农业科学院农业科技信息研究所	17	106	7.0	9.0
5	龙文卿	广西农业科学院农业科技信息研究所	8	39	4.0	5.0