回归与神经网络：1978-2000年中国粮食生产预测模型对比

该论文《中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较 (2003年)》由中国学者吴玉鸣和徐建华合作完成，发表在华东师范大学学报(自然科学版)上。文章主要探讨了1978年至2000年间影响我国粮食生产的关键因素，通过对比多元回归分析预测模型和BP神经网络多变量输入预测模型来提升预测精度和效果。 多元回归分析预测模型是一种基于线性关系的方法，它试图找出影响粮食产量的七个关键因子之间的关联，并建立一个数学模型来预测未来的粮食产量。这种方法依赖于线性假设，可能在处理非线性关系时效果受限，且可能存在预测精确度和检验问题。 BP神经网络则作为一种非线性预测工具，突破了线性回归的局限。它能够学习并捕捉到复杂的数据模式，包括因子间的非线性交互作用。通过训练，BP网络可以识别出影响粮食产出的主要因子及其潜在的复杂关系，从而提供更准确的预测结果。论文指出，与多元回归模型相比，BP网络模型具有更高的预测精度和更好的预测性能，因此具有更大的推广价值，适用于各种领域的预测研究。 本文的研究结果表明，BP神经网络模型不仅提供了更深入的因子理解，而且在实际应用中展现出了更好的预测性能。这证明了在粮食生产预测这样的复杂系统中，非线性方法的优势。这项研究对于保障粮食安全、促进国民经济稳定和发展具有重要意义。 总结来说，该论文的核心内容是通过对粮食生产数据的深入分析，比较了多元回归分析与BP神经网络在预测方面的有效性，强调了神经网络模型在处理复杂关系和提高预测准确性方面的优势，为粮食生产领域提供了新的预测策略和技术支持。