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摘要:
针对猪体生长参数之间具有一定的自相关性、部分参数与体重间呈非线性关系、通过线性回归模型预测猪体体重存在着自变量间共线性及拟合优度较低等问题,以52头长白母猪的生长参数为基础,通过最近邻聚类算法,构建了基于RBF神经网络的种猪体重预测模型.通过线性回归检验法对种猪体重预测值与实测值进行分析,发现基于RBF神经网络的长白种猪体重预测模型的拟合优度R2为0.998,而线性回归模型的R2为0.891.结果表明:通过RBF神经网络方法建模,消除了线性回归分析中自变量的共线性问题,预测效果优于线性回归模型.
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的种猪体重预测
来源期刊 农业机械学报 学科 农学
关键词 种猪体重 径向基函数 神经网络 回归分析 预测
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 245-249
页数 分类号 TP183|S818
字数 语种 中文
DOI 10.6041/j.issn.1000-1298.2013.08.042
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 滕光辉 中国农业大学水利与土木工程学院 79 1234 21.0 32.0
2 刘同海 中国农业大学水利与土木工程学院 8 183 7.0 8.0
6 李卓 中国农业大学水利与土木工程学院 32 369 11.0 19.0
7 罗城 中国农业大学水利与土木工程学院 1 29 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
种猪体重
径向基函数
神经网络
回归分析
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
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期刊影响力
农业机械学报
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