10.3969/j.issn.1005-9369.2013.08.024
基于改进BP神经网络的价格预测模型研究
人工神经网络是一种人工智能算法,具有强大功能,可任意逼近非线性连续函数.面对畜产品价格变化的复杂因素,文章运用MATLAB实现各种BP神经网络的设计和训练,利用改进的神经网络算法即在权值中引入动量项,输入层至隐含层的传递函数采用S型曲线,隐含层至输出层的传递函数采用线性函数,对东北地区畜产品价格进行预测.结果显示模拟数据与实测数据拟合性很好、预测精度较高、泛化能力较好,可为畜产品价格预测提供一种全新思路和方法.
人工神经网络、畜产品价格、预测
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F323.7(中国农业经济)
国家自然科学基金70771033;黑龙江省研究生创新科研基金项目YJSCX2012-007HLJ
2013-12-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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