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基于GRA和PCA的BP神经网络应用研究
  • ISSN号：1003-1952
  • 期刊名称：管理评论
  • 时间：0
  • 页码：77-84
  • 语言：中文
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]北京航空航天大学经济管理学院,北京100083, [2]河南财经学院工商管理学院,郑州450002
  • 相关基金：国家自然科学基金项目资助（70671007）.
  • 相关项目：面向虚拟企业协作的网格知识服务系统研究
作者： 王海燕|刘鲁|刘玲|
关键词： 灰色关联分析, 主成分分析, 人工神经网络, 预测模型, 粮食产量
中文摘要：

运用BP神经网络方法对复杂系统建模的过程中，经常遇到指标多、历史数据不足而降低网络泛化能力的情况。为了提高神经网络的泛化能力，本文从简化网络规模的角度出发，运用灰色关联分析法和主成分分析法对原始数据集做降维预处理，达到减少神经网络输入节点个数的目的。将由此建立的预测模型应用于我国粮食产量的预测，与一般的BP神经网络模型和基于主成分的BP神经网络模型相比，该预测模型明显简化了网络结构，提高了预测效率，同时较大地提高了预测精度。

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期刊信息
  • 《管理评论》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院大学
  • 主编：吕本富
  • 地址：北京市中关村东路80号7号楼112室中国科学院大学经济与管理学院
  • 邮编：100190
  • 邮箱：mreview@gucas.ac.cn
  • 电话：010-82680674
  • 国际标准刊号：ISSN：1003-1952
  • 国内统一刊号：ISSN：11-5057/F
  • 邮发代号:82-395
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:15896