【摘 要】
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以河南省为例,选取影响粮食产量的8个农业生产条件为指标,以2000～2007年8个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到一系列预测值.将8个指标1990年至2007年的原始数据作为
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以河南省为例,选取影响粮食产量的8个农业生产条件为指标,以2000～2007年8个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到一系列预测值.将8个指标1990年至2007年的原始数据作为BP神经网络的输入样本,粮食产量实际值作为输出样本,然后对网络进行训练,构建了BP神经网络.再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的8个农业生产条件的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终预测值.仿真实验表明,用灰色理论与神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测准确度都比较理想.
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