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基于时间序列与RBF的农产品市场价格短期预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为协助生产者更好地播种和收获,有效把握国内农产品价格波动规律,提高农产品价格预测精度.本文构建了基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型,以ARCH、Holt-Winters无季节模型时间序列组合预测方法揭示农产品价格序列线性特征,以RBF神经网络揭示农产品价格非线性变动规律,并以1997-2011年全国农产品集贸市场大豆月度价格走势数据为例进行实验验证.研究结果显示,基于农产品价格时间序列组合预测方法与RBF神经网络的集成预测模型精度高于时间序列组合预测方法或RBF神经网络模型,是一种有效的农产品价格预测模型. 相似文献
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组合预测方法在玉米施肥预测中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
为提高玉米施肥量预测的精度,利用拉格朗日乘数法,基于预测误差平方和最小这一目标,对肥料效应函数、神经网络施肥预测方法这2种单一施肥量预测模型进行加权组合,建立了玉米施肥组合预测模型。预测结果显示:肥料效应函数、神经网络施肥预测方法和组合预测模型的预测误差平方和分别为2789.40,653.79,421.72,说明玉米施肥组合预测模型优于单一施肥预测模型;采用组合预测方法对玉米施肥量进行预测,能够显著提高预测精度。 相似文献
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农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标.通过对黑龙江省农机总动力历史数据进行分析,建立了指数模型、GM（1,1）模型和BP神经网络模型3种预测模型,其次,应用基于离异系数法、二次规划法、Shapley值权重分配法分别构建组合预测模型.拟合结果表明,各种组合预测模型优于各单一模型.最后应用基于Shapley值权重分配法对黑龙江省农机总动力进行组合预测,为制定农机动力发展规划提供了依据. 相似文献
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基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。 相似文献
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【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。 相似文献
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以山东省花生年产量为研究对象.针对花生年产量的强烈波动性而导致的预测难、准确率低等难题,提出了一种基于GM(1,1)和RBF神经网络的组合预测模型,利用GM(1,1)来捕捉花生年产量的总体趋势,RBF神经网络来预测带有强烈非线性的残差项;同时为了提高RBF神经网络的训练速度和精度,针对标准遗传算法存在的早熟现象和收敛速度慢的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法,对RBF神经网络的初始参数进行优化.试验结果表明,组合预测模型可以较准确预测花生年产量,说明了组合预测模型的可行性. 相似文献
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为了预测由居民消费所引起的农产品冷链物流需求,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文发展、物流需求规模5个角度构建影响指标体系,利用BP神经网络和RBF神经网络在需求预测中的优势,建立基于主成分分析和神经网络组合模型的需求预测模型,并以北京为例,对两种模型的预测结果进行对比分析。结果表明:通过灰色关联度分析各个影响指标,发现北京市城镇人口数量、第一产业增加值、第三产业占GDP比重等因素对农产品冷链物流需求量的影响最大;预测到2020年北京城镇居民农产品冷链物流需求将达到642.27万t;所建立的模型对冷链物流需求及其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量决策依据。 相似文献
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应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。 相似文献
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灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。 相似文献
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利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。 相似文献
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灌溉用水量的预测对于灌区管理工作具有重要的指导意义,使用神经网络方法预测灌溉用水量。介绍了BP网络的算法步骤,并且以铁甲灌区为例,使用软件MATLAB7对所设计的网络进行学习和训练,隐含层单元数的选取采用实验法,最终以隐单元数为13的网络预测性能最好,误差也达到精度要求。所建模型可以预测铁甲灌区的灌溉用水量。 相似文献
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雨量站分布不均匀流域的降雨径流预报人工神经网络模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决传统方法难以可靠预报雨量站分布不均匀流域的次降雨径流量这一水文预报难题 ,探讨了人工神经网络模型用于该类水文预报问题的可能性。实例研究表明 ,以次暴雨量及其前期影响雨量为输入、次暴雨径流总量 (净雨量 )为输出的 BP网络模型 ,预报的相对误差比蓄满产流模型预报的相对误差平均低 9.2 % ,这说明 ,人工神经网络模型可作为雨量站分布不均匀等雨量观测存在系统偏差或不足流域的降雨径流预报模型。 相似文献
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RBF网络在农业病虫害预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对复杂的农业病虫害预报过程,开发了基于RBF神经网络技术的病虫害预测模型。测试结果表明,该模型准确有效,适合具体应用。 相似文献