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鲸鱼算法改进后的反向传播神经网络粮食产量预测模型分析

目录

鲸鱼算法改进后的反向传播神经网络粮食产量预测模型分析（1）．．4

模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1鲸鱼算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2反向传播神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3鲸鱼算法改进概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

鲸鱼算法改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1改进原理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2改进参数调整方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.3改进算法流程图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

反向传播神经网络粮食产量预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2神经网络参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3粮食产量预测数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

鲸鱼算法优化后的反向传播神经网络模型训练．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1训练数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.2模型训练过程分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.3训练效果评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

预测模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1预测结果对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2预测误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3模型稳定性与泛化能力评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2模型应用效果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3模型在实际生产中的应用价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.2模型局限性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.3未来研究方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

鲸鱼算法改进后的反向传播神经网络粮食产量预测模型分析（2）．36

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

鲸鱼算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1鲸鱼算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.2鲸鱼算法的特点与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

反向传播神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1反向传播算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．