【摘 要】
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将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种兼具两者优点、互补型的灰色神经网络(GM-GRNN)。通过实例说明了GM-GRNN预测模型在农业信息分析与预测中的应用
【机 构】
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广西农业科学院科技情报研究所 南宁 530007
【出 处】
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2008年全国农业信息分析学术研讨会
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将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种兼具两者优点、互补型的灰色神经网络(GM-GRNN)。通过实例说明了GM-GRNN预测模型在农业信息分析与预测中的应用。
研究结果表明,GM-GRNN预测模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的灰色预测模型GM(1,1),并具有模型简单、适应性强、不需要确定非线性函数和计算方便等优点,为农业信息分析与预测的定量化和智能化提供了一条有效途径。
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