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基于人工神经网络的农户经济收入预测研究 被引量:6

Prediction Study of Farmer Income Based on the Artificial Neural Network
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摘要 研究了利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多变量综合预测问题,并以研究上黄试区民户经济收入为背景,建立了相应的多变量综合预测BP模型。预测结果表明农户经济收入神经网络模型预测精度较高,开辟了农户经济收入预测的有效途径。 The multiple variable synthetical predication problems with error back propagation training artificial neural network(BP neural network) is researched.To study the farmer income of Shanghuang experimental area is the background,BP's models of multiple variable synthetical predication were established.The results of experimental prediction show that the accuracy of predication by the neural network models is very high. They open up a new way to predict farmer income.
出处 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2005年第3期117-119,共3页 Research of Soil and Water Conservation
基金 国家"十五"重大科技攻关(2001BA606A-04)资助项目
关键词 人工神经网络 BP算法 农户经济收入预测 artificial neural network BP model farmer income prediction
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参考文献8

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引证文献6

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