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主要运用神经网络对中国猪肉年度消费需求量的预测问题进行了研究.首先对畜产品预测方法进行了综述,对神经网络预测原理进行了介绍,然后分别建立GM(1,1)、ARIMA模型、GRNN神经网络模型,GA-GRNN神经网络模型模型对猪肉消费量进行了预测,最后对模型进行了集成.结果表明,优化后的GA-GRNN模型预测误差率显著降低,集成模型在稳定性和精度方面均比较理想. 相似文献
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主要运用因子分析方法对畜产品消费需求量的影响因素问题进行了研究.首先确定了影响猪肉消费的14个影响因素,然后通过因子分析对影响因素进行降维处理,接着对因子进行了旋转,进一步修正了因子分析的结果,同时运用主成分分析,对因子个数的科学性进行了验证,最后确定了影响猪肉消费需求的3个主要因子,即需求因子、价格因子和人口因子. 相似文献
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