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优化BP神经网络算法在油茶产量预测中的应用被引量：2: 2016年; 针对标准的BP神经网络模型对我国南方的重要木本油料树种油茶产量进行预测过程中存在的缺陷,采用相对误差逐步优化回溯算法在迭代过程的参数,使原始的BP神经网算法在运算精度和计算速度上均得到显著的提高,即一种改进的回溯算法优化BP神经网络预测模型。经过试验效验与仿真证明,得到的改进算法不仅能提高油茶产量预测的收敛速度,而且在油茶产量预测精度上也有很大的提高。优化后的BP神经网络算法为多要素因子之间相互影响事件的结果预测,提供了新的设计思路和更好的解决方法。; 温雪岩李鹏程陈家男朱泳吴晓峰; 关键词：油茶 BP神经网络算法回溯法

基于多要素碰撞棚栽草莓生长预测模型的研究: 草莓原产南美、中国各地及欧洲等地。草莓的品种有很多，在全世界范围内共有2000多种，但是大面积栽培的优良品种却只有几十种，其中草莓的栽培方式多以棚栽为主。目前来看，我国对草莓的需求量持续提升，但是供应却十分匮乏，所以有必...; 李鹏程; 关键词：棚栽草莓计算机技术

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李鹏程