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基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法
被引量:
2
1
作者
任斌
何俊杰
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期88-91,共4页
农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行...
农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。
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关键词
结构化神经网络
多路规划遗传算法
农产品产量预测
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职称材料
题名
基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法
被引量:
2
1
作者
任斌
何俊杰
机构
江苏食品职业技术学院计算机应用技术系
湖南师范大学公共管理学院。湖南长沙
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009年第9期88-91,共4页
文摘
农产品市场的准确预测对指导农业生产、农产品流通和农产品消费有重要作用。本文提出了一种改进的结构化神经网络(ISNN),并基于ISNN构建了农产品产量预测模型;设计了一种优化性能更好的混合遗传算法(MGA),并采用MGA对ISNN预测模型进行训练。应用训练好的预测模型对某县最近10年的玉米总产品进行了预测分析。实验结果表明,该方法收敛速度快、学习能力强、预测精度较高、误差率较小。
关键词
结构化神经网络
多路规划遗传算法
农产品产量预测
Keywords
structure-based
neural
network
multiprogramming
genetic
algorithm
agricultural
product
forecasting
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于结构化神经网络挖掘的农产品产量预测方法
任斌
何俊杰
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2009
2
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