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为了研究地区粮食产量的预测问题,提出了一种基于深度信念网络的粮食产量预测模型,利用改进K-means算法构建数据集预处理模型,通过多层受限玻尔兹曼机构建深度信念网络的预测模型,并利用对比散度算法训练预测模型。以河南省西华县1996—2016年小麦产量、种植面积与降雨量数据作为应用研究实例,将1996—2013年的小麦产量、种植面积与降雨量数据作为建模样本、2014—2016年的相关数据作为测试样本,进行预测模型的研究。结果表明,基于深度信念网络的粮食产量预测模型的平均预测精度超过97%,说明深度信念网络适用于地区粮食产量的预测,为粮食产量预测提供了一种新方法。 相似文献
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针对影响混凝土抗压强度的多种主要因素,采用迭代决策树方法构建了预测模型,并以28 d抗压强度作为研究对象。通过迭代决策树原理分析与实验测试进行了模型验证。结果表明,迭代决策树模型在混凝土抗压强度预测中具有很好的应用价值以及更理想的预测结果。 相似文献
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