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       
摘要:
@@@@本文介绍了BP神经网络算法在鸟情时间序列预测中的应用,利用时间序列的自相关系数确定时间序列的变动周期从而确定网络的拓扑结构,进而实现鸟情时间序列的有效预测。实验结果表明该方法在鸟情预测的应用方面较基于统计的方法具有更好的非线性拟合能力,预测精度更好。
推荐文章
BAM神经网络在鸟情预测中的应用
双向联想记忆
鸟情预测
数学模型
遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测
混沌理论
预测
反向传播(BP)神经网络
遗传算法
PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测
混沌时间序列
混沌预测
反向传播(BP)神经网络
粒子群算法
基于BP神经网络的时间序列预测模型研究
G.P算法
关联维
时间序列
BP神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 BP人工神经网络算法在鸟情时间序列预测的应用
来源期刊 信息技术与信息化 学科
关键词 神经网络 时间序列 预测
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 93-97
页数 5页 分类号
字数 4503字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9528.2013.03.23
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王洪国 山东师范大学信息科学与工程学院 44 455 13.0 19.0
2 邵增珍 山东师范大学信息科学与工程学院 60 455 12.0 18.0
6 宋超超 山东师范大学管理科学与工程学院 5 28 4.0 5.0
7 牛家洋 山东师范大学信息科学与工程学院 2 27 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (52)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (4)
1988(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2008(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(5)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
神经网络
时间序列
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
信息技术与信息化
月刊
1672-9528
37-1423/TN
大16开
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
43031
1976
chi
出版文献量(篇)
9484
总下载数(次)
61
总被引数(次)
19267
论文1v1指导