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摘要:
结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测.结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络.
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文献信息
篇名 基于灰色神经网络的粮食预测
来源期刊 安徽农业科学 学科 农学
关键词 灰色神经网络 模型 小麦产量 预测
年,卷(期) 2009,(26) 所属期刊栏目 农业基础科学与方法
研究方向 页码范围 12362-12363
页数 2页 分类号 S11+9
字数 1748字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2009.26.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 程伟 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 26 189 7.0 13.0
3 刘国璧 安徽大学数学与计算科学学院 24 71 5.0 8.0
7 赵姝 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 82 555 13.0 19.0
8 孙群 安徽大学数学与计算科学学院 19 31 3.0 4.0
12 郑婷婷 安徽大学数学与计算科学学院 32 134 6.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
灰色神经网络
模型
小麦产量
预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽农业科学
半月刊
0517-6611
34-1076/S
大16开
安徽省合肥市农科南路40号
26-20
1961
chi
出版文献量(篇)
78281
总下载数(次)
236
总被引数(次)
436536
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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