基于神经网络的灰色预测模型及其在中国粮食总产量预测中的应用

王安; 张智博; 杨雨; 杨锦伟

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基于神经网络的灰色预测模型及其在中国粮食总产量预测中的应用

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在单变量灰色预测模型中,不同模型的建模机理是影响因变量模拟和预测结果的重要因素之一.为了充分挖掘不同模型的优点,提出了基于神经网络的灰色耦合预测技术.设计了详细的建模步骤,开发了用于构建新模型的算法,介绍了模型的评估标准,并通过数值示例对模型的性能进行了测试.最后,新模型被用于预测中国的粮食产量.新模型的平均相对误差为1.29%,而GM(1,1),GEM(1,1)和DGM(1,1)的平均相对误差分别为6.74%,2.35%和6.75%.结果表明,新灰色耦合模型具有良好的预测效果,验证了灰色耦合结构有效性.

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来源
《数学的实践与认识》 |2021年第18期|102-107|共6页
作者
王安; 张智博; 杨雨; 杨锦伟;
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作者单位

平顶山学院数学与统计学院;

河南平顶山467000;

平顶山学院计算机学院;

河南平顶山467000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类粮食作物;人工神经网络与计算;
关键词
中国粮食产量预测; 神经网络; 最小二乘法;

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