基于遗传算法优化的BP神经网络的组合预测模型方法研究

• 作者: 刘世洪 梁毅
• 来源期刊: 中国农业科学
• 关键词: 组合模型 ARIMA GM(1,1) 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（23）
• 所属期刊栏目: 兽医
• 页码范围: 4924-4930
• 语种: 中文
• DOI: 10.3864/j.issn.0578-1752.2012.23.020

摘要

[目的]提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型.[方法]利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型.[结果]利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97,379％,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469％、3.499％、1.188％,模型平稳性增强,预测结果良好.[结论]本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘世洪	中国农业科学院农业信息研究所	44	436	10.0	20.0
2	梁毅	中国农业科学院农业信息研究所	4	14	2.0	3.0