农业网络信息
農業網絡信息
농업망락신식
AGRICULTURE NETWORK INFORMATION
2010年
11期
20-24
,共5页
贺艳辉%袁永明%张红燕%龚贇翀%王红卫
賀豔輝%袁永明%張紅燕%龔贇翀%王紅衛
하염휘%원영명%장홍연%공빈충%왕홍위
水产品价格预测%人工神经网络%BP
水產品價格預測%人工神經網絡%BP
수산품개격예측%인공신경망락%BP
以水产品中鲫鱼为例,选择时间、地理环境和经济条件因素作为输入层变量,价格作为输出单元,输入样本进行训练和仿真,对训练好的网络输入预测样本,将预测结果与市场实际价格进行比较,其相对误差均小于1%.结果证明,所构建的水产品价格预测模型具有良好的精确性和准确性,将神经网络应用于水产品价格预测是可行的.
以水產品中鯽魚為例,選擇時間、地理環境和經濟條件因素作為輸入層變量,價格作為輸齣單元,輸入樣本進行訓練和倣真,對訓練好的網絡輸入預測樣本,將預測結果與市場實際價格進行比較,其相對誤差均小于1%.結果證明,所構建的水產品價格預測模型具有良好的精確性和準確性,將神經網絡應用于水產品價格預測是可行的.
이수산품중즉어위례,선택시간、지리배경화경제조건인소작위수입층변량,개격작위수출단원,수입양본진행훈련화방진,대훈련호적망락수입예측양본,장예측결과여시장실제개격진행비교,기상대오차균소우1%.결과증명,소구건적수산품개격예측모형구유량호적정학성화준학성,장신경망락응용우수산품개격예측시가행적.
