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在BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基礎上,針對在多變量復雜系統(tǒng)建模過程中BP 網(wǎng)絡輸入變量無法自動尋優(yōu)的問題,將其與灰色關聯(lián)分析方法結(jié)合,建立基于灰色關聯(lián)分析的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法(GM2BPANN) . 并且使用中國糧食產(chǎn)量預測的數(shù)據(jù),與逐步回歸方法和灰色GM(1 ,N) 模型方法進行了比較檢明,新模型通過灰色關聯(lián)度的計算,可以全面、廣泛地對大量的輸入變量進行處理,而不必經(jīng)過專門的主觀篩選,從而增強了BP 網(wǎng)絡的適應能力,同時能夠得到較好的預測精度和穩(wěn)定性.
關鍵詞: BP 神經(jīng)網(wǎng)絡;灰色關聯(lián)分析;灰色GM(1 ,N) 算法;中國糧食產(chǎn)量預測
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