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基于小波广义回归神经网络的粮食产量预测模型

文献类型: 中文期刊

作者: 陆宇明 1 ; 韦莉萍 1 ; 梁毅劼 1 ; 苏晓波 1 ; 孔令孜 1 ; 兰宗宝 1 ;

作者机构: 1.广西农业科学院农业科技信息研究所

关键词: 粮食产量预测;小波分析;GM(1,1)模型;广义回归神经网络

期刊名称: 湖北农业科学

ISSN: 0439-8114

年卷期: 2011 年 50 卷 10 期

页码: 200-202

收录情况: 北大核心

摘要: 将小波分析与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种小波广义回归神经网络(WGRNN)模型。该模型应用于我国粮食总产量预测,其预测结果在精度上均优于单一的GRNN预测模型和GM(1,1)灰色预测模型,既具有神经网络非线性逼近能力和自学习能力的特性,又具有小波在时、频两域表征局部特征的功能,可为粮食产量预测的定量化和智能化提供一条新途径。

  • 相关文献

[1]东盟水果产量变化趋势分析. 何新华,陆宇明,黄桂香,杨媚. 2010

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