為提高河南省農(nóng)業(yè)機械數(shù)據(jù)預(yù)測的精度,獲得更可靠的預(yù)測結(jié)果,提出基于自適應(yīng)粒子群算法（APSO）優(yōu)化的誤差方向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法,利用APSO算法優(yōu)越的全局搜索能力更新BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,有效結(jié)合兩種算法的優(yōu)勢,并引用河南省1986—2017年農(nóng)業(yè)機械數(shù)據(jù)進行測試。仿真結(jié)果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等條件下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和PSO-BP算法預(yù)測誤差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高預(yù)測的速度和精度。 

【文章來源】：中國農(nóng)機化學(xué)報. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

APSO-BP算法流程圖

農(nóng)機總動力數(shù)據(jù)走勢圖

【參考文獻】：
期刊論文
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