GM（1，N）灰色系统与BP神经网络方法的粮食产量预测比较研究

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摘要：基于国家粮食安全预警系统的开发项目，针对我国粮食年产量预测中精度差和波动大的问题，分析了逐步回归、BP神经网络和GM（1，N）灰色系统3种常用预测方法的预测能力。根据能够计量和具有农学意义2个原则。选择了粮食作物播种面积、化肥施用量、粮食作物有效灌溉面积等12个重要的粮食年产量影响因子，用上述3种方法构建预测模型。在建模样本相同的情况下，结果显示，BP神经网络方法5年期拟合平均相对误差为1．44％，连续5年逐年预测平均相对误差可达到2．89％，这2个性能均优于其他2种方法，可以较好地应用于粮食安全预警系统．笔者最后探讨了对BP神经网络进一步优化的方法。http://www.cqvip.com//QK/90547A/200604/22493273.html

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关键词：BP神经网络 灰色系统 神经网络 比较研究 神经网 逐步回归 BP神经网络 粮食产量预测