《科技通报》2005年01期 加入收藏    获取最新 
 改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用
 林丽兰;何勇
 　　针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题,对常用的BP神经网络方法进行了改进,增加了数据前处理和后处理的过程。前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理,确定主要的影响因素,解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题;后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价,验证了训练结果的精度。对农业商品总产值的预测结果表明,改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率,并且达到了较高的预测精度。该方法适用于解决多因素预测的问题。
【作者单位】：浙江大学生物系统工程与食品科学学院 杭州310029 (林丽兰);浙江大学生物系统工程与食品科学学院 杭州310029(何勇)
【关键词】：系统工程;BP神经网络;主成分分析法;回归分析;农业商品总产值
【基金】：国家自然科学基金资助项目(项目批准号:30270773);高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目;浙江省自然科学基金资助项目(项目批准号:301270);浙江省自然科学基金人才基金资助项目
【分类号】：TP18
【DOI】：cnki:ISSN:1001-7119.0.2005-01-001
【正文快照】：
　　0引言BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的神经网络,由于具有高度非线性映射的能力,现已在各领域得到了广泛的应用,取得了令人满意的结果[1]。但在BP网络的实际应用中,一个比较突出的问题是训练时间长、收敛速度慢、训练速率受训练样本和网络结构的影响明显。为解决训练样
 
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 Improved Method of BP Neural Network and the Application in Predicting Agricultural Commodity Total Production Value
 LIN Li?鄄lan;HE Yong*(Dept.of Biosystems Engineering;Zhejiang Univ;Hangzhou 310029;China)
 　An improved method was proposed in order to accelerate the convergence speed and shorten the training time of BP neural network. The principal component analysis was used as the preprocessing to select principal components from the input variables, which numbers are too large to deal with. The regression and correlation analysis were used as the post?鄄processing to analyze the result and test the precision of training. The predicting result of agricultural commodity total production value showed that the training efficiency could be improved and the structure of network could be simplified by the method. Moreover, the precision of predicting was very high. The method can be applied to resolve the question of many factors prediction.
【Keyword】：system engineering;BP neural network;principal component analysis;regression analysis;Agricultural commodity total production value
 【参考文献】 共（1）篇 
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1林丽兰,何勇; 改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用 [J];科技通报; 2005年01期; 8-11+20
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