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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭子诚 杨灿 张洁[1] 陈丹 GUO Zicheng;YANG Can;ZHANG Jie;CHEN Dan(Department of Information Engineering,Fujian Vocational College of Agriculture,Fuzhou,China,350000;Department of Marxism,Fujian Vocational College of Agriculture,Fuzhou,China,350000;Fujian Chengtian Agriculture and Forestry Technology Development Co.,Ltd.,Fuzhou,China,35000)
机构地区:[1]福建农业职业技术学院信息工程学院,福州350000 [2]福建农业职业技术学院马克思主义学院,福州350000 [3]福建承天农林科技发展有限公司,福州35000
出 处:《福建电脑》2025年第3期40-44,共5页Journal of Fujian Computer
基 金:福建农业职业技术学院2024年校级科技研究项目(No.2024JS024)资助。
摘 要:为探索乡村经济发展的现状与未来趋势,深入分析农民收入情况、生活水平以及不同产业间的差异,本文运用数据可视化技术以及神经网络算法对乡村经济发展数据进行可视化分析。通过反向传播算法和梯度下降方法,构建预测全国城乡居民收入和全国农林牧渔业总产值的循环神经网络预测模型。实验的结果显示,循环神经网络模型具有较小的预测相对误差,有着良好的预测能力。To explore the current situation and future trends of rural economic development,and to conduct in-depth analysis of farmers'income,living standards,and differences between different industries,this article uses data visualization technology and neural network algorithms to visualize and analyze rural economic development data.By using backpropagation algorithm and gradient descent method,a recurrent neural network prediction model is constructed to predict the income of urban and rural residents and the total output value of agriculture,forestry,animal husbandry and fishery in China.The experimental results show that the recurrent neural network model has a small relative prediction error and good predictive ability.
关 键 词:城乡居民收入 乡村经济 数据可视化 循环神经网络
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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