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基于 BP 神经网络的我国农民收入预测模型
郭庆春[1]; 何振芳[2]; 李 力[3]; 孔令军[1]; 张小永[1]; 寇立群[1]
2011
Source Publication安徽农业科学
Volume39Issue:20Pages:12471-12473
Subtype期刊论文
Abstract依据 1978 ~ 2008 年影响我国农民收入因素的相关数据,选取从事农业的人口、第一产业产值、乡村就业人员数等 13 个指标,依据 标准化方法和 BP 神经网络方法,建立了关于农民收入的人工神经网络模型,并进行具体分析。结果表明,模拟值与真实值吻合较好,改 进 BP 算法的神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力。在此基础上,提出了增加农民收入的建议: 一是推进城镇化 进程; 二是发展农村中小企业; 三是鼓励集约经营; 四是加强农村基础设施建设和农业科技投入。
KeywordBP 神经网络 农民收入 预测
Indexed ByCSCD
Language中文
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ieecas.cn/handle/361006/10897
Collection科技外事处
Corresponding Author郭庆春[1]
Affiliation1.陕西广播电视大学教务处, 陕西西安 710068;
2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃兰州 730000;
3.中国科学院地球环境研究所,陕西西安 710075
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GB/T 7714
郭庆春[1],何振芳[2],李 力[3],等. 基于 BP 神经网络的我国农民收入预测模型[J]. 安徽农业科学,2011,39(20):12471-12473.
APA 郭庆春[1],何振芳[2],李 力[3],孔令军[1],张小永[1],&寇立群[1].(2011).基于 BP 神经网络的我国农民收入预测模型.安徽农业科学,39(20),12471-12473.
MLA 郭庆春[1],et al."基于 BP 神经网络的我国农民收入预测模型".安徽农业科学 39.20(2011):12471-12473.
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