基于GM(1,1)-BP神经网络的城市耕地数量预测研究Study on the Forecasting Method for Urban Cultivated Land Quantity Based on GM(1,1)-BP Neural Network
王兵;胡月明;雷霆;赵小娟;
摘要(Abstract):
基于灰色理论和BP神经网络建立GM(1,1)-BP神经网络组合模型,把灰色模型的时序性、无序性等优点与BP神经网络自学习、自组织的特点相结合,对耕地数量进行组合预测。结果表明,组合模型对耕地数量的变化预测精度较单一的灰色预测法有提高,与实际值有较好的拟合度,且具有简单、易用的特点。
关键词(KeyWords): GM(1,1)模型;BP神经网络;耕地;预测
基金项目(Foundation):
作者(Author): 王兵;胡月明;雷霆;赵小娟;
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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2012.09.106
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