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为了解决各种单一传统的预测方法中存在的问题,提出了一利BP神经网络最优组合的预测方法.将单一预测方法所得到的预测值作为BP神经网络的输入样本,相应历史数据的实际值作为样本的输出,经过样本训练达到期望精度,应用BP神经网络进行预测.通过对浙江省农机总动力需求预测,表明该方法比各种单一的预测方法都有更高的精度.