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基于NAR神经网络的河南省小麦产量预测 被引量:3

Prediction of Wheat Yield in Henan Province Based on NAR Neural Network
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摘要 科学预测地区粮食产量,对该地区制定农村农业发展战略,促进粮食生产,确保粮食安全,维护国民经济发展、社会稳定等具有重要意义.动态神经网络主要通过系统之前的信息预报系统未来的变化发展趋势,具有反馈和记忆功能,能进行长时段预测.由于河南省小麦产量数据序列分布不光滑,运用动态神经网络对河南省小麦产量进行了预测,模型的拟合误差为2.553 1%,预测得到了2020—2026年河南省小麦产量. It is of great significance to scientifically predict the regional grain production for formulating rural agricultural development strategy,promoting grain production,ensuring food security,maintaining national economic development and social stability.The dynamic neural network mainly predicts the future development trend by using the original information.With the functions of feedback and memory,it can forecast for a long period of time.Because of unsmooth distribution of data series,the wheat yield in Henan Province was predicted by using dynamic neural network.The fitting error of the model was 2.5531%.The wheat yield in Henan Province from 2020 to 2026 was predicted.
作者 舒服华 SHU Fuhua(School of Continuing Education,Wuhan University of Technology,Wuhan 430070,China)
出处 《许昌学院学报》 CAS 2019年第5期118-122,共5页 Journal of Xuchang University
基金 湖北省自然科学基金项目(2017CFB156)
关键词 河南 小麦 产量 神经网络 记忆 反馈 Henan wheat yield neural network memory feedback
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参考文献11

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引证文献3

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