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基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报

文献类型： 中文期刊

作者： 郭强 1 ; 罗长寿 1 ; 魏清凤 1 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院农业科技信息研究所

关键词： 遗传算法;神经网络;蔬菜价格;预测

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2011 年 26 期

页码： 16243-16244+16267

收录情况： 北大核心

摘要： 针对蔬菜市场价格预报的复杂性,利用遗传算法与神经网络的特性,建立了基于遗传算法的神经网络蔬菜价格预报模型,并以香菇为例通过实验对模型参数选择进行了分析,进行了价格的模拟与预报。最后把遗传算法神经网络与BP网络预报结果进行了比较,结果证明,在预报数据绝对误差小于10%的范围内,二者预报能力相当;在预报数据绝对误差小于20%、15%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度高于BP神经网络模型,尤其是预报绝对误差小于20%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度明显好于BP神经网络模型,表现出模型良好的泛化能力。

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