改进粒子群优化BP神经网络粮食产量预测模型
综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,与BP神经网络粮食预测模型和PSO-BP神经网络粮食预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和较大的适应度.
改进粒子群优化BP神经网络、惯性权重、学习因子、粮食预测模型、预测精度和适应度
27
国家自然科学基金11771014
2019-03-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
204-209
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改进粒子群优化BP神经网络、惯性权重、学习因子、粮食预测模型、预测精度和适应度
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国家自然科学基金11771014
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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