基于BP神经网络的农机总动力预测

发布时间：2017-04-09 06:08

  本文关键词：基于BP神经网络的农机总动力预测，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：分析了BP神经网络用于预测时存在的不足,进而对基于BP神经网络的时间序列的预测问题进行了探讨。根据BP神经网络结构的特点,依据Z变换理论,提出了这一类预测问题可选用y=x作为传递函数,并分析指出了在BP神经网络中,以y=x作为传递函数与y=a+bx作为传递函数等价的结论,同时指出了网络结构应为两层网络。在此基础上,推导了相应的计算公式,并分别以单极性S型函数和y=x作为传递函数,对于具有增长趋势的农机总动力预测问题进行了实例计算。计算结果表明,以y=x作为传递函数的BP神经网络在外推效果、训练样本的数据处理区间影响方面明显优于S型传递函数的BP神经网络,并且克服了S型传递函数的BP神经网络在预测问题中存在的不足。
【作者单位】： 东北农业大学工程学院;沈阳农业大学工程学院;
【关键词】： 农机总动力 预测 传递函数 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31071331) 黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目(12511049)
【分类号】：S220.1
【正文快照】： 引言农机总动力是指用于农、林、牧、渔业生产和运输的所有机械动力的总和,它反映一个地区农机装备的总体水平,是农机化发展规划的主要指标[1～4]。同时,农机总动力的预测精度又是引导农机化发展与宏观调控的基础性工作。为了提高农机总动力的预测精度,已探讨和研究了许多科

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本文编号：294609