CAJ | 학술논문

研究采用BP网络改进算法、RBF网络和遗传神经网络,构建了机耕、机播与机收水平预测模型.应用所构建的模型对陕西省机耕、机播、机收水平进行预测,着重对3种预测模型进行比较和分析,为有关部门制定政策、方针和路线提供科学依据.用测试样本对预测精度进行检验,3种机耕水平预测模型(基于BP改进算法的BP模型、GA - BP模型和RBF模型)的平均相对误差都在10％以内；3种机播水平预测模型的平均相对误差分别为5.17％,9.0％和13.86％；3种机收水平预测模型的平均相对误差分别为12.11％,7.22％和16.75％.对于机耕水平预测问题,综合考虑预测精度、构建网络的复杂度和稳定性,采用RBF模型较好；机播水平预测采用预测精度最高的基于改进BP算法的BP模型；机收水平预测可采用GA - BP模型.
연구채용BP망락개진산법、RBF망락화유전신경망락,구건료궤경、궤파여궤수수평예측모형.응용소구건적모형대합서성궤경、궤파、궤수수평진행예측,착중대3충예측모형진행비교화분석,위유관부문제정정책、방침화로선제공과학의거.용측시양본대예측정도진행검험,3충궤경수평예측모형(기우BP개진산법적BP모형、GA - BP모형화RBF모형)적평균상대오차도재10％이내；3충궤파수평예측모형적평균상대오차분별위5.17％,9.0％화13.86％；3충궤수수평예측모형적평균상대오차분별위12.11％,7.22％화16.75％.대우궤경수평예측문제,종합고필예측정도、구건망락적복잡도화은정성,채용RBF모형교호；궤파수평예측채용예측정도최고적기우개진BP산법적BP모형；궤수수평예측가채용GA - BP모형.