基于改进AHP和BP神经网络的植保机械预测
提出了改进的层次分析法和BP神经网络的结合算法,对浙江省植保机械动力和机械喷雾(粉)器的数据进行预测,通过对比没有结合改进AHP的BP神经网络算法,改进后的算法预测精度更高.通过应用实例的对比，可以发现改进AHP和BP神经网络结合比单纯的BP神经网络预测精度要高，而且更合理。虽然神经网络存在自身的一些缺陷，比如要求已知数据较多、容易陷入局部极小值、过学习等，但是神经网络在实际中的应用已经取得了许多成功，而且人们也开发出了一些更先进的算法来对神经网络进行改进，本文应用的是改进的层次分析法，取得了不错的效果。
植物保护机械 改进层次分析法 BP神经网络 预测精度
周伟 蒋焕煜 童俊华
浙江大学生物系统工程与食品科学学院,杭州310058
国内会议
杭州
中文
22-27
2012-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）