基于BP神经网络的粮食产量预测模型附视频

被引：16

作者：

郭庆春 ^{[1
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]}

何振芳 ^{[4
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]}

李力 ^{[2
]}

机构：

[1] 陕西广播电视大学教务处

[2] 中国科学院地球环境研究所中国科学院黄土与第四纪地质国家重点实验室

[3] 中国科学院研究生院

[4] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所

来源：

关键词：

神经网络; 粮食产量; 预测;

D O I：

10.16498/j.cnki.hnnykx.2011.17.022

中图分类号：

S126 [电子技术、计算机技术在农业上的应用];

学科分类号：

082804 ;

摘要：

提高我国粮食产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题。BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单又非常有效的算法。将BP神经网络模型应用到粮食产量预测中,并建立了粮食产量的神经网络预测模型,结果表明BP神经网络应用于粮食产量预测是可行的。

引用

页码：136 / 138

页数：3

共 4 条

王海兰 ;

田野 ;

赵燕东 .

[2] 基于叶片外形特征的植物识别研究 [J].

侯铜 ;

姚立红 ;

阚江明 .

[3] 基于神经网络的立木枝干测量方法研究 [J].

柳皓笛 ;

李文彬 ;

阚江明 .

[4] 基于BP神经网络的化肥供应商选择模型研究 [J].

刘星 ;

李壮阔 ;

王文辉 .