中国农机化学报 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (2): 200-205.DOI: 10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2020.02.31
出版日期:2020-02-15
发布日期:2020-02-15
基金资助:
Online:2020-02-15
Published:2020-02-15
摘要： 为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986—2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。
中图分类号:
姬鹏飞;孟伟娜;杨北方;王丹丹;. 基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究[J]. 中国农机化学报, 2020, 41(2): 200-205.
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