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BP神经网络在云南甘蔗产量预测中的应用

摘要:BP(back propagation)神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型,是一种反向传播网络,使网络的实际输出逐步接近某个特定的期望输出。本文以1990—2018年度云南甘蔗总产量为数据样本,选取平均气温、最低温度、最高温度、降雨量和日照5个气象因子作为预测变量,建立了甘蔗产量BP神经网络预测模型,对云南甘蔗产量进行预测研究。研究结果表明,模型具有较高的精度,相对误差在-5.7%~+4.6%的范围。通过该预测法,可为甘蔗产量的预测提供有效途径,具有较强的实用性,为甘蔗产业决策提供基本的参考依据。

关键词:
  • 甘蔗产量  
  • bp神经网络  
  • 预测  
作者:
彭秋连; 冯璐; 邓军; 樊仙; 张跃彬
单位:
云南省农业科学院甘蔗研究所; 云南开远661699
刊名:
中国糖料

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:中国糖料

中国糖料杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:23-1406/S。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1979年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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