【摘 要】
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利用Levenberg-Marquardt (LM)算法对BP神经网络法进行改进,提出了基于改进型LM-BP神经网络模型的粮食产量预测方法.提取了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉
【机 构】
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陕西广播电视大学教务处,西安710068中国科学院地球环境研究所,西安710075;中国科学院研究生院,北京 100049;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,兰州730000;中国科学院研究生院,北
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利用Levenberg-Marquardt (LM)算法对BP神经网络法进行改进,提出了基于改进型LM-BP神经网络模型的粮食产量预测方法.提取了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积、受灾面积、农村用电量、农业机械总动力、从事农业的人口、农村居民家庭生产性固定资产原值、农村居民家庭平均纯收入9个因子作为输入因子构筑模型,粮食产量作为网络输出,通过LM算法使网络误差最小化,最后使用相关系数、相对误差等指标对模型的模拟结果进行检验.结果表明,训练样本集中模拟值和实际值的相关系数为0.996,平均相对误差为0.47％；检测样本集中,预测值和实际值的相关系数为0.994,平均相对误差为0.56％；该模型具有较高的拟合精度和预测精度,将此网络模型应用于粮食产量预测是有效的、可行的.
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