基于灰色广义回归神经网络模型的城市耕地面积预测  

作　　者：严磊[1] 刘好斌[2,3] 雷邦军[4] 罗会亮[5] 

机构地区：[1]平顶山学院数学与信息科学学院,河南平顶山467000 [2]内江师范学院数学与信息科学学院,四川内江641112 [3]四川省高等学校数值仿真重点实验室,四川内江641112 [4]东南大学自动化学院,江苏南京210096 [5]黔南民族师范学院数学系,贵州都匀558000

出　　处：《地理与地理信息科学》2012年第3期111-112,共2页Geography and Geo-Information Science

基　　金：河南省科技计划重点项目(102102310299);贵州省自然科学基金项目(黔科教20090045)

摘　　要：为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM(1,1)模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度高,具有一定的应用价值。

关 键 词：广义回归神经网络 无偏GM(1 1)模型 城市耕地面积预测 

分 类 号：O211.67[理学—概率论与数理统计]