BP神经网络和多元线性回归在粮食产量空间分布预测中的比较
Comparison of grain yield spatial distribution forecast between the models of BP neural network and multiple linear regression作者机构：河北师范大学河北省环境演变与生态建设实验室石家庄050016 中国地质大学公共管理学院武汉430074
出 版 物：《干旱区资源与环境》 (Journal of Arid Land Resources and Environment)
年 卷 期：2014年第28卷第9期
页 面：74-79页
核心收录：
学科分类：120301[管理学-农业经济管理] 12[管理学] 1203[管理学-农林经济管理]
基 金：国土资源大调查农用地分等定级估价项目(编号:200631)资助
摘 要：根据2011年河北省92个平原县粮食产量数据,按农业生产过程和需求确定自然和经济两大类影响因素共8个指标。根据逐步多元线性回归进行回归建模,并运用BP神经网络建立影响因素和粮食产量的网络模型。对比两种模型的拟合效果,BP神经网络模型在精度、稳定性、泛化度和理论基础上都要优于线性回归模型,可用于时空混合的空间预测。最后根据可估相关因子的变化代入BP模型对2015年粮食产量进行空间预测。从多角度说明了BP神经网络在空间分布预测中的优势性。
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