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基于灰色广义回归神经网络模型的城市耕地面积预测 被引量:2
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作者 严磊 刘好斌 +1 位作者 雷邦军 罗会亮 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2012年第3期111-112,共2页
为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM(1,1)模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度... 为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM(1,1)模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度高,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 无偏GM(1 1)模型 城市耕地面积预测
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