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RBF神经网络的粮食产量预测
RBF神经网络的粮食产量预测
作者:
旷岭
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络
粮食产量
预测
摘要:
研究粮食产量准确预测问题,粮食产量变化多种因素综合结果,针对各因素间具有十分复杂的非线性关系,传统预测方法无法反映粮食产量非线性变化规律,导致粮食产量预测精度低.为了提高粮食产量预测精度,提出一种RBF神经网络的粮食产量预测方法.通过采用非线性能力强的RBF神经网络对粮食产量数据进行非线性定阶,通过最优阶数对粮食产量模型进行重构,然后利用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,获得粮食产量最优预测模型,最后对粮食产量进行预测.通过对1 978 - 2008年中国粮食产量进行仿真,实验结果表明,相对于ARIMA、滑动平均和支持向量机等预测模型,RBF神经网络预测精度高,速度快,证明改进方法为粮食产量预测提供了一种新的途径.
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篇名
RBF神经网络的粮食产量预测
来源期刊
计算机仿真
学科
工学
关键词
神经网络
粮食产量
预测
年,卷(期)
2011,(11)
所属期刊栏目
人工智能与专家系统
研究方向
页码范围
189-191,200
页数
分类号
TP183
字数
2303字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.046
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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G指数
1
旷岭
中南林业科技大学林学院
2
25
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神经网络
粮食产量
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
计算机仿真
主办单位:
中国航天科工集团公司第十七研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-9348
CN:
11-3724/TP
开本:
大16开
出版地:
北京海淀阜成路14号
邮发代号:
82-773
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
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