優化BP神經網絡算法在油茶產量預測中的應用1)

溫雪巖 李鵬程 陳家男 朱泳 吳曉峰

(東北林業大學，哈爾濱，150040) (哈爾濱林業機械研究所)

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優化BP神經網絡算法在油茶產量預測中的應用1)

溫雪巖 李鵬程 陳家男 朱泳 吳曉峰

(東北林業大學，哈爾濱，150040) (哈爾濱林業機械研究所)

針對標準的BP神經網絡模型對我國南方的重要木本油料樹種油茶產量進行預測過程中存在的缺陷，采用相對誤差逐步優化回溯算法在迭代過程的參數，使原始的BP神經網算法在運算精度和計算速度上均得到顯著的提高，即一種改進的回溯算法優化BP神經網絡預測模型。經過試驗效驗與仿真證明，得到的改進算法不僅能提高油茶產量預測的收斂速度，而且在油茶產量預測精度上也有很大的提高。優化后的BP神經網絡算法為多要素因子之間相互影響事件的結果預測，提供了新的設計思路和更好的解決方法。

油茶；BP神經網絡算法；回溯法；相對誤差

For the defects in predictingCamelliaoleiferayield, we used standard BP neural network model and relative error to optimize the parameters of back-track algorithm in iterative procedure gradually, and improved the calculation precision and calculation speed of original BP neural network algorithm significantly. Through test calibration and simulation proof, the improved algorithm improved not only the convergence rate for predictingC.oleiferayield, but also the prediction precision greatly.

油茶(Camelliaoleifera)是我國南方的重要木本油料樹種，也是我國主要食用油料。我國每年油茶產量在1.5億kg左右，油茶種植面積為3.7×106hm2，占我國木本食用油料面積80%以上，同時具有栽培歷史悠久、分布廣泛、栽培面積大、價值高和油茶衍生的相關副產品多等特點。我國油茶產量發展大致經歷了恢復階段、有限發展階段和油茶得到大面積恢復和科技成果推廣階段，油茶種植面積比建國初期增長了幾十倍。由此可見，油茶是我國主要的經濟樹種之一，甚至是南方部分地區的經濟發展支柱。

我國……