《表1 由1980-2016年产量预测2017, 2018年产量》

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《基于BP神经网络的全国棉花产量预测研究》

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第一部分是由1980年到2016年的年产量预测2017，2018年的产量并与实际产量进行对比.如表1所示（为便于描述，当历史年份数m=3，6，9，12，15时，分别称对应的方法为“3预测1”“6预测1”等），当m由3变化到15时，相对误差有一个先减小后增大的趋势，即m=3，15时预测效果较差.当m=15时，虽然对于训练中用过的数据产生的平均误差较小，但预测值的误差较大，即外推效果较差，因而在预测时只考虑m6，9，12这3种方法得到的结果.从时间方向看，对紧邻的年份（2017）的预测误差较小，从表1中可以看出对2017年预测的相对误差只有0.36%，而对较远年份（2018）的预测效果较差，相对误差已经达到了10.81%.对2017年而言，“6预测1”效果最好，相对误差只有0.36%，实际产量与对应预测值的结果对比如图3所示，可见二者基本吻合.