基于遗传神经网络的粮食产量预测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-13页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 关键技术研究 | 第15-39页 |
| ·神经网络 | 第15-26页 |
| ·常用神经网络模型 | 第15-17页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络的改进 | 第19-26页 |
| ·遗传算法 | 第26-32页 |
| ·遗传算法概述 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的操作步骤 | 第27-30页 |
| ·遗传算法的优点 | 第30-32页 |
| ·遗传算法和神经网络的结合 | 第32-38页 |
| ·遗传算法优化神经网络的权值 | 第33-35页 |
| ·遗传算法优化神经网络的结构 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 时间序列预测模型研究 | 第39-53页 |
| ·时间序列预测建模 | 第39-41页 |
| ·粮食产量预测模型训练模块 | 第40页 |
| ·粮食产量预测模块 | 第40-41页 |
| ·数据准备和预处理 | 第41-45页 |
| ·数据准备 | 第41-42页 |
| ·数据预处理 | 第42-44页 |
| ·数据预处理的新方法 | 第44-45页 |
| ·BP算法的MATLAB实现 | 第45-48页 |
| ·预测模型的确定方法 | 第48-52页 |
| ·结构的确定方法 | 第48-49页 |
| ·权值的确定方法 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 BP神经网络在粮食产量预测中的应用 | 第53-65页 |
| ·定义预测效果评价指标 | 第53页 |
| ·粮食产量预测模型的确定 | 第53-56页 |
| ·模型结构的确定 | 第54-55页 |
| ·模型权值的确定 | 第55-56页 |
| ·粮食产量预测与结果分析 | 第56-64页 |
| ·纯BPNN模型预测 | 第57-59页 |
| ·数据未经预处理的遗传BPNN模型预测 | 第59-61页 |
| ·数据经过预处理的遗传BPNN模型预测 | 第61-63页 |
| ·结果分析比较 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
