【摘 要】
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针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络（BPNN）的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局
【基金项目】
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基金项目:青岛市创新创业领军人才(15-07-03-0030)
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针对水产养殖产量预测难的现状,提出一种基于启发式Johnson算法优化的反向传播神经网络（BPNN）的产量预测模型。该模型在传统BP神经网络的基础上,针对网络训练时间长、易陷入局部最优的问题,通过启发式Johnson算法降低输入神经元维度,再结合试凑法确定神经网络隐层个数,构建启发式Johnson反向传播神经网络（HJA-BPNN）学习预测模型。实验结果表明,该模型在山东省对虾海水养殖产量预测中,预测的均方根误差小于传统BP神经网络和GM（1,1）,且学习效率相比传统BP神经网络有所提升。研究表明,该学习
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