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摘要:
Gross agricultural product is an important indication to measure the agricultural development level of a region. It would be affected by many factors,having the characteristics of non- linearity. For this reason,LM- BP neural network was put forward as the model and method for predicting gross agricultural product. Taking the indications of the sown area of crop,the output of grain,sugarcane,cassava,tea,meat,aquatic products,turpentine and camellia seed,etc. as inputs,during 2000 to 2012 in Guangxi,the gross agricultural product data from the analysis of simulation experiment show that the prediction of LM- BP neural network fits well with actual results.
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文献信息
篇名 The Application of LM-BP Neural Network in the Prediction of Total Output Value of Agriculture
来源期刊 亚洲农业研究:英文版 学科 农学
关键词 TOTAL OUTPUT VALUE of AGRICULTURE Artificial neura
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 88-91
页数 4页 分类号 S126
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TOTAL
OUTPUT
VALUE
of
AGRICULTURE
Artificial
neura
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期刊影响力
亚洲农业研究:英文版
月刊
1943-9903
安徽省合肥市庐阳区农科南路40号安徽省农
出版文献量(篇)
3331
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