中国农机化学报
中國農機化學報
중국농궤화학보
Journal of Chinese Agricultural Mechanization
2013年
3期
45-48
,共4页
严磊%毛凤梅%雷邦军%罗会亮
嚴磊%毛鳳梅%雷邦軍%囉會亮
엄뢰%모봉매%뢰방군%라회량
RBF神经网络%pGM(1,1)模型%农机总动力预测
RBF神經網絡%pGM(1,1)模型%農機總動力預測
RBF신경망락%pGM(1,1)모형%농궤총동력예측
为提高农机总动力变化趋势的预测精度,将pGM(1,1)模型与RBF神经网络相结合,建立了基于pGM(1,1)-RBF神经网络的农机总动力预测模型,并以中国农机总动力数据预测为例,验证了该模型精度高、可行有效,适用于农机总动力预测.
為提高農機總動力變化趨勢的預測精度,將pGM(1,1)模型與RBF神經網絡相結閤,建立瞭基于pGM(1,1)-RBF神經網絡的農機總動力預測模型,併以中國農機總動力數據預測為例,驗證瞭該模型精度高、可行有效,適用于農機總動力預測.
위제고농궤총동력변화추세적예측정도,장pGM(1,1)모형여RBF신경망락상결합,건립료기우pGM(1,1)-RBF신경망락적농궤총동력예측모형,병이중국농궤총동력수거예측위례,험증료해모형정도고、가행유효,괄용우농궤총동력예측.
