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基于BP神经网络的粮食产量预测模型
引用本文:郭庆春,何振芳,李力.基于BP神经网络的粮食产量预测模型[J].湖南农业科学,2011(17):136-138.
作者姓名:郭庆春  何振芳  李力
作者单位:1. 陕西广播电视大学教务处,陕西西安710068;中国科学院地球环境研究所中国科学院黄土与第四纪地质国家重点实验室,陕西西安710075;中国科学院研究生院,北京100049
2. 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州730000;中国科学院研究生院,北京100049
3. 中国科学院地球环境研究所中国科学院黄土与第四纪地质国家重点实验室,陕西西安,710075
基金项目:国家自然科学基金项目(0211003026/11220300); 国家重点基础研究发展规划“973”项目(041J007026/21010703)
摘    要:提高我国粮食产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单又非常有效的算法.将BP神经网络模型应用到粮食产量预测中,并建立了粮食产量的神经网络预测模型,结果表明BP神经网络应用于粮食产量预测是可行的.

关 键 词:神经网络  粮食产量  预测

Forecast Model for Grain Yield based on BP Neural Network
GUO Qing-chun,HE Zhen-fang,LI Li.Forecast Model for Grain Yield based on BP Neural Network[J].Hunan Agricultural Sciences,2011(17):136-138.
Authors:GUO Qing-chun  HE Zhen-fang  LI Li
Institution:GUO Qing-chun1,3,4,HE Zhen-fang2,LI Li3(1.Academic Administration Office,Shanxi Radio and TV University,Xi'an 710068,PRC,2.Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,3.The State Key Laboratory of Loess and Quaternary Geology,Institute of Earth Environment,Shanxi 710075,4.Graduate University,Beijing 100001,PRC)
Abstract:It is an important problem to improve the prediction precision and efficiency of the prediction for grain yield in China.BP model is one of the most widely applied neural networks at present and also is a simple and effective algorithm.BP model was applied in prediction of grain yield and a forecast model for grain yield based on neural network was established.The results indicated that applying BP model in predication of grain yield is practicable.
Keywords:neural network  grain yield  forecast  
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