【摘 要】
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为了研究地区粮食产量的预测问题,提出了一种基于深度信念网络的粮食产量预测模型,利用改进K-means算法构建数据集预处理模型,通过多层受限玻尔兹曼机构建深度信念网络的预测
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(“863”计划)(2012AA10608);“十二五”国家科技支撑计划(2013BAD17B04);河南省科技厅自然科学项目(172106000013);粮食信息处理与控制教育部重点实验室开放基金课题(KFJJ2016102)
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为了研究地区粮食产量的预测问题,提出了一种基于深度信念网络的粮食产量预测模型,利用改进K-means算法构建数据集预处理模型,通过多层受限玻尔兹曼机构建深度信念网络的预测模型,并利用对比散度算法训练预测模型。以河南省西华县1996—2016年小麦产量、种植面积与降雨量数据作为应用研究实例,将1996—2013年的小麦产量、种植面积与降雨量数据作为建模样本、2014—2016年的相关数据作为测试样本,进行预测模型的研究。结果表明,基于深度信念网络的粮食产量预测模型的平均预测精度超过97%,说明深度信念网络适
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