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基于灰色理论和BP神经网络建立GM（1，1）-BP神经网络组合模型，把灰色模型的时序性、无序性等优点与BP神经网络自学习、自组织的特点相结合，对耕地数量进行组合预测。结果表明，组合模型对耕地数量的变化预测精度较单一的灰色预测法有提高，与实际值有较好的拟合度，且具有简单、易用的特点。
基于GM（1，1）-BP神经网络的城市耕地数量预测研究
【摘 要】
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基于灰色理论和BP神经网络建立GM（1，1）-BP神经网络组合模型，把灰色模型的时序性、无序性等优点与BP神经网络自学习、自组织的特点相结合，对耕地数量进行组合预测。结果表明，组合模
【机 构】
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华南农业大学信息学院
【出 处】
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安徽农业科学
【发表日期】
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2012年9期
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