GM(1,N)灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究
更新时间：2019-05-21
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关键词：逐步回归 GM(1 N)灰色系统 BP神经网络 粮食产量预测
作者单位：北京航空航天大学经济管理学院；北京航天二院国家仿真中心 北京
内容提要：基于国家粮食安全预警系统的开发项目,针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题,分析了逐步回归、BP神经网络和GM(1,N)灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则,选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子,用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下,结果显示,BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1.44%,连续5年逐年预测平均相对误差可达到2.89%,这2个性能均优于其他2种方法,可以较好地应用于粮食安全预警系统,笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。
期刊名：中国农业大学学报
期号：第4期
年份：2006
页数：99-104
