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BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析: 收藏
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引用; 《现代农业科技》2025年第05期 167-169页; 作者：孙娜张己炳内蒙古农业大学职业技术学院; 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测，通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络，得到改进的BP神经网络。在此基础上，对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计，使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络...; 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测，通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络，得到改进的BP神经网络。在此基础上，对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计，使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型，对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析，改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%，为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测，并提出了相关发展建议。; 来源：详细信息评论

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