| 基于BP神经网络对云南省粮食产量的预测模型 |
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| 引用本文： | 路思恒尹红.基于BP神经网络对云南省粮食产量的预测模型[J].农业装备与车辆工程,2023(1):39-43. |
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| 作者姓名： | 路思恒尹红 |
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| 作者单位： | 1.昆明理工大学机电工程学院650500; |
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| 基金项目： | 云南智能化自动化产业发展研究(云府发研(2017)32号—YNDR2017G1C06)。 |
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| 摘 要： | 基于BP神经网络建立云南省粮食产量预测模型，分析有关文献，最终选择农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农药使用量、粮食作物播种面积、农用柴油使用量和受灾面积等8个指标作为输入变量，粮食产量为输出变量。首先以云南省1993—2016年的粮食产量及8个粮食产量影响因素等数据，搭建BP神经网络预测模型，预测2017年、2018年和2019年的粮食产量。试验结果表明，基于BP神经网络预测模型在训练阶段，相对误差绝对值基本小于1%；在验证阶段，预测2017年、2018年和2019年的相对误差分别为1.84%、3.25%和2.86%，误差率均控制在5%以为，说明该模型具有很好的预测效果，能够有效地对粮食产量进行预测，并为粮食产量的预测提供了一种新的方法。
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| 关 键 词： | BP神经网络 粮食产量 归一化 梯度下降法 预测模型 |
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