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摘要
为提高江苏河蟹主产区产量预测能力，以此为基础制定科学合理的河蟹养殖发展规划，本研究对河蟹主产区附近设立的7个观测台站2013—2017年的气象数据和该区产量数据进行了采集，利用插值法补足少量缺失值，通过主成分分析选取了最能代表江苏省河蟹主产区特点的5个主成分作为研究对象建立BP神经网络，探索其用于江苏省河蟹主产区产量随气象因子变化的规律。结果表明，通过PCA主成分分析降维处理后数据的大部分特点能被BP神经网络学习到，预测值与真实之间的相关系数为0.82267，具备一定的模拟气象因子数据与产量之间的关系的能力。
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