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采用离散过程神经元网络建立农作物产量基于种子、土壤、施肥、气候等影响因素下的预测模型，使用模拟退火-遗传算法对权值进行分层修订，并通过实际数据进行验证，得出此模型泛化能力较强，可以应用于其它经纬度，其它农作物生长参数的预测中，是一种全新的动态预测方法的结论。
基于离散过程神经元网络的农作物产量预测模型及其应用
【摘 要】
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采用离散过程神经元网络建立农作物产量基于种子、土壤、施肥、气候等影响因素下的预测模型，使用模拟退火-遗传算法对权值进行分层修订，并通过实际数据进行验证，得出此模型泛化
【机 构】
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哈尔滨德强商务学院基础部,黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆油田勘探开发研究院,中国石油哈尔滨石化公司
【出 处】
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齐齐哈尔大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年4期
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