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BP神经网络和多元线性回归在粮食产量空间分布预测中的比较

作者:李蓬勃; 闫晓冉; 徐东瑞bp神经网络多元回归空间分布预测粮食产量

摘要:根据2011年河北省92个平原县粮食产量数据,按农业生产过程和需求确定自然和经济两大类影响因素共8个指标。根据逐步多元线性回归进行回归建模,并运用BP神经网络建立影响因素和粮食产量的网络模型。对比两种模型的拟合效果,BP神经网络模型在精度、稳定性、泛化度和理论基础上都要优于线性回归模型,可用于时空混合的空间预测。最后根据可估相关因子的变化代入BP模型对2015年粮食产量进行空间预测。从多角度说明了BP神经网络在空间分布预测中的优势性。

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干旱区资源与环境

《干旱区资源与环境》(月刊)创刊于1987年,由内蒙古农业大学主管,内蒙古农业大学沙漠治理研究所主办,CN刊号为:15-1112/N,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《干旱区资源与环境》主要面向干旱、半干旱地区从事资源合理利用、环境整治的有关科研单位、大学与行政管理部门。自创刊以来,始终服务于我国西部广大的科技工作者,刊物属综合性学术期刊,以发表研究成果为主。

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