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综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,与BP神经网络粮食预测模型和PSO-BP神经网络粮食预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和较大的适应度.
改进粒子群优化BP神经网络粮食产量预测模型
【摘 要】
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综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,与BP神经网络粮食预测模型和PSO-BP神经网络
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院,山东省聊城市东昌府区郑家中学
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2018年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金(11771014).
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