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

第一作者： 于平福

作者： 陆宇明;韦莉萍;梁毅劼;苏晓波;孔令孜;兰宗宝

作者机构：

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。

分类号： TP183

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