人工神经网络在预测中的应用：研究生招生与棉花耗水量模型

"这篇文档包含了三篇关于使用Matlab中人工神经网络进行预测的应用论文。第一篇论文介绍了灰色人工神经网络(Grey Artificial Neural Network, GANN)模型在人口总量预测中的应用，通过结合灰色系统理论和BP人工神经网络，提高了预测精度。第二篇论文讨论了人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用，特别是在处理非线性和难以量化的因素方面的优势，为黑龙江省的研究生招生规模预测提供了新方法。第三篇论文提到了基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)的人工神经网络在预测新疆石河子地区棉花耗水量中的应用，显示了相比线性模型更高的预测准确性和实用性。" 第一篇论文详细阐述了灰色人工神经网络模型的构建过程，它首先筛选出影响人口增长的六个主要因素，利用GM(1,1)模型预处理每个指标，然后通过神经网络的非线性映射将这些指标组合，以提高人口总量预测的准确性。这种方法利用了灰色系统减少数据随机性和神经网络的非线性映射能力，提升了预测精度。 第二篇论文指出，传统的线性模型在研究生招生数量预测中的局限性，因为招生数量受到许多难以量化的因素影响。文章提出了改进的BP网络模型，通过对黑龙江省历史数据的分析，成功预测了未来的研究生招生规模，为相关研究提供了新的思路。 第三篇论文则展示了RBF神经网络在农业领域的应用，利用气候数据预测棉花的水分消耗，结果表明RBF网络模型的预测误差小，比传统线性模型更为精确，且计算效率高，具有较高的实际应用价值。 这三篇论文均强调了人工神经网络在处理复杂、非线性问题中的优越性，并且都在Matlab环境下实现了模型的构建和验证，为不同领域的预测分析提供了有效的工具和方法。