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基于遗传算法与人工神经网络相结合的玉米估产研究
引用本文:李哲,张军涛.基于遗传算法与人工神经网络相结合的玉米估产研究[J].自然资源学报,2000,15(3):270-274.
作者姓名:李哲  张军涛
作者单位:中国科学院地理研究所,北京100101
基金项目:国家自然科学基金重点项目!(49731020)资助
摘    要:在遗传算法 (GeneticAlgorithm )与误差反传 (BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上 ,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法 ,并对吉林省梨树县的玉米进行了估产研究 ,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经检验 ,计算值与实际值接近 ,并优于灰色理论模型 ,具有良好的预测效果 ,从而为农作物估产提供了新方法

关 键 词:作物估产  遗传算法  神经网络
收稿时间:1999-11-23

Prediction model of maize yield estimation based on the com-bination of genetic algorithm and artificial neural network
LI Zhe,ZHANG Jun tao.Prediction model of maize yield estimation based on the com-bination of genetic algorithm and artificial neural network[J].Journal of Natural Resources,2000,15(3):270-274.
Authors:LI Zhe  ZHANG Jun tao
Institution:Institute of Geography,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China
Abstract:On the basis of the combination of Genetic Algorithm and BP Neural Network,the estimation of maize yield in Lishu County,Jilin Province was predicted in this paper.The new method was compared with BP Neural Network and Gray Model Theory as well.The results indicate that the prediction values approximate to the real maize yield and are more accurate than BP network and gray model theory.
Keywords:estimation of crop yield  genetic algorithm  neural network
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