利用改进BP网络预测初产母牛305天产奶量模型的实现

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如何利用奶牛的早期产奶性状提早进行选择,加速选择反应的进程,已成为目前人们所关注的重要课题。这里我们针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用了L-M的BP神经网络,在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统的奶牛305天产奶量预测模型,此模型可以提前210天左右预测初产牛305天产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。
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