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10.3969/j.issn.1005-9369.2014.10.014

基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测研究

引用
为提高粮食产量的预测精度,提出一种基于粗糙集和BP神经网络的粮食产量预测方法。该方法以吉林省粮食总产量的历史数据作为研究对象,利用粗糙集理论的属性约简特性,识别与粮食产量相关性较大的影响因素,剔除非主要影响因素,利用约简后数据建立RSBP神经网络预测模型。结果表明,粗糙集理论能有效减少数据的维数及噪声,减少神经网络的计算量,结合两种方法能有效提高预测速度和精度。

粗糙集、属性约简、BP神经网络、产量预测

TP18(自动化基础理论)

吉林农业大学青年启动基金201423;吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目20120471;吉林省科技发展计划项目20100181

2014-12-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

95-100

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东北农业大学学报

1005-9369

23-1391/S

2014,(10)

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