【摘 要】
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本文应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究．首先，对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理，并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模
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本文应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究．首先，对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理，并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模型．其次．通过对比与分析实验在训练过程中存在的不足，采用了一种改进粒子群算法中的加速度因子和惯性权重的方法．并建立了仿真模型．最后获得了有关粮食产量的预测数据．
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