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基于决策树优化的BP神经网络在海参养殖产量预测中的应用
被引量：
3
1
作者
李海涛
刘泰麟
《水产学杂志》
CAS
北大核心
2019年第5期71-75,共5页
刺参Apostichopus japonicus养殖产量的影响因素很多,难以预测。本研究设计一种基于C4.5决策树优化的BP(反向传播)神经网络刺参养殖产量预测模型,该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,通过决...
刺参Apostichopus japonicus养殖产量的影响因素很多,难以预测。本研究设计一种基于C4.5决策树优化的BP(反向传播)神经网络刺参养殖产量预测模型,该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决神经网络输入参数难选择的问题,再结合"二分分割算法"确定隐含层节点数,构建基于C4.5决策树反向传播神经网络(DT-BPNN)预测模型,以山东省刺参养殖年产量为例进行检测实验。结果表明,该模型预测刺参养殖产量结果的均方误差(MSE)小于传统BP神经网络和灰色GM(1,1),网络训练时间缩短,预测精度提高,获得了良好的预测结果,可为海参养殖产量预测提供新方法。
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关键词
刺参
C4.5决策树算法
养殖产量预测
BP神经网络
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题名
基于决策树优化的BP神经网络在海参养殖产量预测中的应用
被引量：
3
1
作者
李海涛
刘泰麟
机构
青岛科技大学信息科学与技术学院
出处
《水产学杂志》
CAS
北大核心
2019年第5期71-75,共5页
基金
青岛市创新创业领军人才（15-07-03-0030）
农业部水产养殖数字农业建设试点项目（2017-A2131-130209-K0104-004）
文摘
刺参Apostichopus japonicus养殖产量的影响因素很多,难以预测。本研究设计一种基于C4.5决策树优化的BP(反向传播)神经网络刺参养殖产量预测模型,该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决神经网络输入参数难选择的问题,再结合"二分分割算法"确定隐含层节点数,构建基于C4.5决策树反向传播神经网络(DT-BPNN)预测模型,以山东省刺参养殖年产量为例进行检测实验。结果表明,该模型预测刺参养殖产量结果的均方误差(MSE)小于传统BP神经网络和灰色GM(1,1),网络训练时间缩短,预测精度提高,获得了良好的预测结果,可为海参养殖产量预测提供新方法。
关键词
刺参
C4.5决策树算法
养殖产量预测
BP神经网络
Keywords
Apostichopus
japonicus
C4.5
decision
tree
algorithm
prediction
of
aquaculture
production
BP
neural
network
分类号
S951.2 [农业科学—水产养殖]
TP312 [农业科学—水产科学]
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出处
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1
基于决策树优化的BP神经网络在海参养殖产量预测中的应用
李海涛
刘泰麟
《水产学杂志》
CAS
北大核心
2019
3
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