基于LM-BP神经网络的农机总动力预测

• 作者: 刘宇燕 孙婷 张力 王福林
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 农机总动力 预测 LM-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: S23-01
• 字数: 2499字
• 语种: 中文

摘要

利用黑龙江省1983-2013年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和LM-BP神经网络对黑龙江省未来5年的农机总动力进行预测.预测结果表明:在达到相同的误差目标值(即计算期望精度),LM-BP神经网络与标准PB相比,具有更快的收敛速度.如果需进一步减小误差目标值(即提高计算期望精度)时,标准BP神经网络在16h内都无法满足给定的精度要求;而LM-BP神经网络在20s内即可满足给定的精度要求.此时,LM-BP神经网络的收敛速度优势非常明显,而拟合的精度也进一步提高,表明LM-BP神经网络具有较高的预测精度.准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省农业机械化发展规划的制定和近阶段农业机械化的发展水平提供参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福林	东北农业大学工程学院	168	1809	23.0	34.0
2	张力	东北农业大学工程学院	12	28	4.0	5.0
3	孙婷	东北农业大学工程学院	5	11	2.0	3.0
4	刘宇燕	东北农业大学工程学院	2	5	2.0	2.0