【摘 要】
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研究粮食产量精确预测问题,因粮食产量因子间存在着冗余信息,影响预测准确性。传统数学预测模型和神经网络模型不能地消除因子间的冗余信息,导致粮食产量预测精度低。为了提
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研究粮食产量精确预测问题,因粮食产量因子间存在着冗余信息,影响预测准确性。传统数学预测模型和神经网络模型不能地消除因子间的冗余信息,导致粮食产量预测精度低。为了提高粮食产量的预测精度,提出了一种基于主成分分析RBF神经网络的粮食产量预测模型。对影响粮食产量的6个影响因子进行主成分分析,消除各因子间的冗余信息,减少了RBF神经网络的输入维数,简化了神经网络结构,提高了粮食产量预测速度和精度。利用改进的模型对粮食产量进行仿真,实验结果表明,粮食产量预测模型有效,预测精度提高,可为粮食产量预测提供参考依据。
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