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利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法
引用本文:戚国强,张长利,魏晓莉,钮志勇.利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法[J].农业机械学报,2007,38(5):137-138.
作者姓名:戚国强  张长利  魏晓莉  钮志勇
作者单位:1. 东北农业大学工程学院,150030,哈尔滨市
2. 东北农业大学国有资产管理处
摘    要:针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。

关 键 词:奶牛  产奶量预测  BP神经网络  L-M算法
修稿时间:2005-12-07

Prediction Methods for Primary Production of a Milch Cow by Improved BP Neural Network Approach
Qi Guoqiang,Zhang Changli,Wei Xiaoli,Niu Zhiyong.Prediction Methods for Primary Production of a Milch Cow by Improved BP Neural Network Approach[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2007,38(5):137-138.
Authors:Qi Guoqiang  Zhang Changli  Wei Xiaoli  Niu Zhiyong
Institution:Northeast Agricultural University
Abstract:Aiming at the shortage of conventional BP algorithm,a BP neural networks improved by L-M algorithm is put forward.On the basis of the network,a predictive model for the future 305 days' milk productions was set up.The model can forecast 305 days milk quantitive production of the first birth cow ahead of 215 days.The validity of the improved BP neural network predictive model was validated through the experiments.
Keywords:Cow  Milk production prediction  BP neural network  L- M algorithm
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