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摘要:
通过对1990~2007年河南粮食产量的分析,在影响粮食产量的诸多因素中选出农业生产条件等8个主要影响因素.基于粮食生产系统的复杂性,建立偏最小二乘回归与BP神经网络耦合模型.偏最小二乘法通过对自变量中的信息进行组合和提取,有效克服变量之间的多重相关性问题,实现了对高维数据的降维处理,同时降低了神经网络的输入维数,提高了网络的学习效率和稳健性,从而充分利用了2类现代建模方法的优点.结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测精度都比较理想.
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文献信息
篇名 基于农业生产条件的河南粮食产量组合模型研究
来源期刊 安徽农业科学 学科 经济
关键词 农业生产条件 粮食 产量 偏最小二乘法 BP神经网络
年,卷(期) 2009,(28) 所属期刊栏目 农业经济与管理
研究方向 页码范围 13971-13973
页数 3页 分类号 F307.11
字数 2597字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0517-6611.2009.28.181
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 温建 河南农业大学信息与管理科学学院 25 88 6.0 8.0
2 杨红旗 河南省农业科学院经济作物研究所 64 475 13.0 20.0
3 雷丽娟 河南农业大学信息与管理科学学院 10 21 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
农业生产条件
粮食
产量
偏最小二乘法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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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
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236
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