基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法

• 作者: 任斌 何俊杰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 结构化神经网络 多路规划遗传算法 农产品产量预测
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 88-91
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.09.029

摘要

农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用.本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行训练.应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析.实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任斌	江苏食品职业技术学院计算机应用技术系	24	62	4.0	7.0
2	何俊杰	湖南师范大学公共管理学院	1	4	1.0	1.0