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基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测
引用本文:田东霞,曹久才.基于逐步回归法和BP神经网络模型的苹果产量预测[J].现代农业科技,2022(14).
作者姓名:田东霞  曹久才
作者单位:北京市昌平区气象局,北京市门头沟区气象局
基金项目:北京市气象局科技项目影响苹果产量的关键气象要素分析及产量预测(BMBKJ201901019)
摘    要:本文通过逐步回归法挑选出4种影响苹果产量的关键气象因子,并运用逐步回归法和BP神经网络建立苹果产量预测模型,通过模型检验两种预测模型拟合效果均较好,均能够较好的预测今后苹果的产量趋势,BP神经网络模型预测有较高精度,但BP神经网络预测模型存在局限性。

关 键 词:逐步回归法  BP神经网络  产量预测
收稿时间:2021/11/9 0:00:00
修稿时间:2021/11/9 0:00:00

Yield prediction based on the regression predicted model and BP neural network predicted model
Abstract:The paper selected the meteorological factors affecting the yield of apples based on the regression method. The article established yield prediction model using regression method and BP neural network model, two prediction model fitted well ,and can predict apple yield tendency by the data test.BP Neural Network Model had higher precision, but it is limited by BP neural network model.
Keywords:regression model  BP neural network model  yield prediction
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