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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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文献信息
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
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作者信息
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1 旷岭 中南林业科技大学林学院 2 25 2.0 2.0
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神经网络
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预测
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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