基于灰色BP神经网络的农业机械总动力预测OA北大核心
Prediction of the Total Power of Agricultural Machinery Based on Grey BP Neural Network
为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势，提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论，建立基于灰色 BP 神经网络的农机总动力预测模型，并选取1991－2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本，利用该模型进行仿真预测，结果表明：该模型具有较高的预测精度，其平均相对误差仅为0．18％，明显优于灰色 GM（1，1）模型的3．50％和标准 BP神经网络的0．29％。
To predict the development trends of agriculture mechanization in Ningxia province, the method combined grey prediction model and BP neural network is proposed.By incorporating grey prediction theory in data preprocessing stage of BP neural network can construct the prediction model of the total power of agricultural machinery based on grey BP neural network.Besides, we choose the data of total power of agricultural machinery in Ningxia province from 1991 to…查看全部>>
周杰;刘立波
宁夏大学数学计算机学院，银川 750021宁夏大学数学计算机学院，银川 750021
农业科技
灰色预测模型BP神经网络预测农业机械总动力
grey prediction modelBP neural networkpredictiontotal power of agricultural machinery
《农机化研究》 2016 (9)
43-47,5
宁夏回族自治区科技支撑计划项目（2013）；中国科学院‘西部之光’人才培养计划项目（2012）
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