GM(1,N)灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究

摘要：

基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力.根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型.在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法.

关键词：逐步回归、GM(1,N)灰色系统、BP神经网络、粮食产量预测

所属期刊栏目：11

分类号：S114(农业数学)

资助基金：国家自然科学基金70371004;高等学校博士学科点专项科研项目20040006023

在线出版日期：2006-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：99-104