灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

• 作者: 林芳
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 灰色模型 粮食产量 预测
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 225-228,267
• 分类号: TP183
• 字数: 2761字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.04.055

摘要

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低.为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型.首先采用灰色GM(1.1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度.采用1978 - 2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林芳		23	108	5.0	10.0