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摘要
针对传统BP神经网络在产量预测中存在测试精度低、鲁棒性差等问题，利用遗传算法对BP神经网络模型进行了优化，并基于广东省普宁市南溪大陇村2015-2021年间物联网获取的温室环境数据与气象环境数据和淮山产量，采用BP神经网络及GA-BP神经网络模型对所选地区淮山产量建立预测模型并分析。研究结果表明：GA优化后的BP神经网络模型的预测准确度显著高于单一BP神经网络模型，R2达到0.8858,平均相对误差仅为0.74%,预测更加科学、合理，对淮山生产及区域农业经济管理措施的调整具有重要的指导意义。
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