【摘 要】
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针对农村经济预测能力不足、预测方法不适用、预测准确度差等问题，提出使用神经网络中的GRNN方法，通过农业总产值及粮食等农作物产量，对农业机械动力及农村用电量需求进行预测。
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针对农村经济预测能力不足、预测方法不适用、预测准确度差等问题，提出使用神经网络中的GRNN方法，通过农业总产值及粮食等农作物产量，对农业机械动力及农村用电量需求进行预测。GRNN模型具有样本数据少、非线性映射能力强、易于进行多元、多目标预测的特点。同时，该模型人为调节的参数少，学习、训练时间短，使用方便，很适合农村管理人员的经济预测需求。论文的实证案例经建模、训练、仿真，选取了误差小、拟合度高的模型并应用于农村经济预测。研究结果表明，前向神经网络（包括GRNN）方法适合广大农村经济管理应用，较具推广价值。
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