基于改进BP神经网络的凉山半细毛羊生产性状预测

为了对凉山半细毛羊生产性状进行预测,试验以遗传算法优化的BP神经网络建立预测模型,通过观测凉山半细毛羊从初生到断奶的5个早期性状(羔羊初生重、羔羊断奶重、初生～断奶日增重、断奶毛长度、断奶毛细度)对其2个成年生产性状(成年体重、成年剪毛量)进行预测。预测值与实测值的相关系数分别为0.878和0.889,说明该预测模型具有较高的准确性,且网络训练时间为39.53 s。与传统的BP神经网络相比,预测精度和训练时间都得到较大提高。