RBF神经网络的粮食产量预测

编号 zgly0000743675

文献类型 期刊论文

文献题名 RBF神经网络的粮食产量预测

学科分类 220.1520;林木遗传学

作者 旷岭 

作者单位 中南林业科技大学林学院 

母体文献 计算机仿真 

年卷期 2011,28(11)

页码 189-191,200

年份 2011 

分类号 TP183 

关键词 神经网络  粮食产量  预测 

文摘内容 研究粮食产量准确预测问题,粮食产量变化多种因素综合结果,针对各因素间具有十分复杂的非线性关系,传统预测方法无法反映粮食产量非线性变化规律,导致粮食产量预测精度低。为了提高粮食产量预测精度,提出一种RBF神经网络的粮食产量预测方法。通过采用非线性能力强的RBF神经网络对粮食产量数据进行非线性定阶,通过最优阶数对粮食产量模型进行重构,然后利用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,获得粮食产量最优预测模型,最后对粮食产量进行预测。通过对1978-2008年中国粮食产量进行仿真,实验结果表明,相对于ARIMA、滑动平均和支持向量机等预测模型,RBF神经网络预测精度高,速度快,证明改进方法为粮食产量预测提供了一种新的途径。