【摘 要】
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研究采用bp网络改进算法、rbf网络和遗传神经网络,构建了机耕、机播与机收水平预测模型.应用所构建的模型对陕西省机耕、机播、机收水平进行预测,着重对3种预测模型进行比较
【机 构】
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西北农林科技大学信息工程学院,西北农林科技大学机械电子工程学院
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研究采用bp网络改进算法、rbf网络和遗传神经网络,构建了机耕、机播与机收水平预测模型.应用所构建的模型对陕西省机耕、机播、机收水平进行预测,着重对3种预测模型进行比较和分析,为有关部门制定政策、方针和路线提供科学依据.用测试样本对预测精度进行检验,3种机耕水平预测模型(基于bp改进算法的bp模型、ga - bp模型和rbf模型)的平均相对误差都在10％以内；3种机播水平预测模型的平均相对误差分别为5.17％,9.0％和13.86％；3种机收水平预测模型的平均相对误差分别为12.11％,7.22％和16.
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