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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
严磊
刘好斌
雷邦军
罗会亮
机构
平顶山学院数学与信息科学学院
内江师范学院数学与信息科学学院
四川省高等学校数值仿真重点实验室
东南大学自动化学院
黔南民族师范学院数学系
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2012年第3期111-112,共2页
基金
河南省科技计划重点项目(102102310299)
贵州省自然科学基金项目(黔科教20090045)
文摘
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。
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
分类号
O211.67 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色广义回归神经网络模型的城市耕地面积预测
严磊
刘好斌
雷邦军
罗会亮
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2012
2
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