改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用

摘要：

针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题,对常用的BP神经网络方法进行了改进,增加了数据前处理和后处理的过程.前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理,确定主要的影响因素,解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题;后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价,验证了训练结果的精度.对农业商品总产值的预测结果表明,改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率,并且达到了较高的预测精度.该方法适用于解决多因素预测的问题.

关键词：系统工程、BP神经网络、主成分分析法、回归分析、农业商品总产值

所属期刊栏目：21

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金30270773;教育部优秀青年教师资助计划;浙江省自然科学基金301270;浙江省自然科学基金

在线出版日期：2005-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：6-9,18