应用遗传算法和神经网络预测粮食总产量

吴朝阳; 陈淑侠

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通过对我国二十个省市粮食总产量的调查,分析影响粮食总产量的主要因素(农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量,农业从业人员)建立GA-BP神经网络模型,获得粮食总产量数学模型.同时,对此模型进行检测.在模型处理的过程中,应用遗传算法优化BP神经网络模型权值和阈值,获得优化后的网络模型,经过比较得出GA-BP神经网络模型在速度和精度上都高于BP神经网络的粮食总产量预测模型.

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来源
《科学技术与工程》 |2010年第36期|9099-9102|共4页
作者
吴朝阳; 陈淑侠;
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作者单位

南通大学机械学院,南通,226019;

南通职业大学机械系,南通,226007;

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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
神经网络; 遗传算法; 阈值; 权值;

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