改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用

针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题,对常用的BP神经网络方法进行了改进,增加了数据前处理和后处理的过程。前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理,确定主要的影响因素,解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题;后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价,验证了训练结果的精度。对农业商品总产值的预测结果表明,改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率,并且达到了较高的预测精度。该方法适用于解决多因素预测的问题。