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基于粗糙集理论和 BP 神经网络的粮食产量预测方法

杨雨时 董连杰 管琳

农机化研究Issue(11):34-37,4.
农机化研究Issue(11):34-37,4.

基于粗糙集理论和 BP 神经网络的粮食产量预测方法

The Prediction of Grain Production Based on Rough Set and BP Neural Network

杨雨时 1董连杰 1管琳1

作者信息

  • 1. 河北农业大学 理学院,河北 保定 071001
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摘要

Abstract

Based on rough set theory and BP neural network advantages in information processing , establishes a system model based on rough set theory and BP neural network , on this basis for grain production prediction .The simulation re-sults show that compared with the traditional model and prediction method. The method in this paper significantly im-proves the speed and precision of prediction , so it has a good application prospect in practice .

关键词

粗糙集/BP 神经网络/粮食产量/预测

Key words

rough set/BP neural network/grain production/prediction

分类

农业科技

引用本文复制引用

杨雨时,董连杰,管琳..基于粗糙集理论和 BP 神经网络的粮食产量预测方法[J].农机化研究,2014,(11):34-37,4.

基金项目

河北省科技计划项目 ()

农机化研究

OA北大核心

1003-188X

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