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在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)在多變量復(fù)雜系統(tǒng)建模過程中BP 網(wǎng)絡(luò)輸入變量無法自動(dòng)尋優(yōu)的問題,將其與灰色關(guān)聯(lián)分析方法結(jié)合,建立基于灰色關(guān)聯(lián)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法(GM2BPANN) . 并且使用中國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù),與逐步回歸方法和灰色GM(1 ,N) 模型方法進(jìn)行了比較檢明,新模型通過灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算,可以全面、廣泛地對(duì)大量的輸入變量進(jìn)行處理,而不必經(jīng)過專門的主觀篩選,從而增強(qiáng)了BP 網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)能力,同時(shí)能夠得到較好的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性.
關(guān)鍵詞: BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);灰色關(guān)聯(lián)分析;灰色GM(1 ,N) 算法;中國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞: BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);灰色關(guān)聯(lián)分析;灰色GM(1 ,N) 算法;中國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)
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