改进粒子群算法优化BP神经网络的粮食产量预测

李雪; 顾沈明; 年浩

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改进粒子群算法优化BP神经网络的粮食产量预测

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本文应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究.首先,对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理,并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模型.其次,通过对比与分析实验在训练过程中存在的不足,采用了一种改进粒子群算法中的加速度因子和惯性权重的方法,并建立了仿真模型.最后获得了有关粮食产量的预测数据.

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来源
《漳州师范学院学报（自然科学版）》 |2014年第1期|56-61|共6页
作者
李雪; 顾沈明; 年浩;
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作者单位

浙江海洋学院数理与信息学院,浙江舟山316000;

浙江海洋学院数理与信息学院,浙江舟山316000;

浙江海洋学院数理与信息学院,浙江舟山316000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
BP神经网络; 粒子群算法; 粮食产量; 优化; 预测;

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