基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

• 作者: 张文杰 李武鹏 牛之贤
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 自适应免疫遗传算法 粮食预测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 235-237
• 分类号: TP183
• 字数: 2393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.02.067

摘要

为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法(AIGA)来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程.用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛之贤	太原理工大学计算机科学与技术学院	14	74	4.0	8.0
2	张文杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	9	54	3.0	7.0
3	李武鹏	太原理工大学计算机科学与技术学院	3	28	2.0	3.0