基于BP神经网络的江苏省粮食产量预测

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摘要：为预测江苏省粮食产量，通过分析相关文献，选择农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用折算纯量、除涝面积、农用柴油使用量、农药使用量、粮食作物播种面积和受灾面积这8个对粮食产量具有较大影响的指标，构建反向传播神经网络模型，并利用该模型预测2017年、2018年和2019年的粮食产量。模型以江苏省1993—2019年的数据为基础，剔除缺失指标的数据，将剩余的数据分为2组，一组数据作为训练集用于训练模型参数，包含21个样本;另一组数据作为测试集检验拟合模型的预测精度，包含5个数据样本。（剩余6597字）

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