[1] 钱韧. 适应“一带一路”需求,提升中国茶叶国际竞争力的对策研究[J]. 福建茶叶, 2017 (10):40.
[2] 智研咨询. 2017年中国茶叶种植面积和产量分析[EB/OL]. (2017-07-13)[2019-01-01]. http://www.chyxx.com/industry/201707/540968.html.
[3] 王学. 极端气候对保山市茶叶生产的影响—基于SVAR模型的实证研究[D].昆明: 云南财经大学, 2017.
[4] 徐江, 王修越, 黄鹏, 等. 基于灰色关联理论的汽车造型风格预测方法研究[J]. 机械设计, 2016 (2):114-117.
[5] LEE Y S, TONG L I.Forecasting energy consumption using a grey model improved by incorporating genetic programming[J]. Energy Conversion & Management, 2011, 52(1):147-152.
[6] 杨华龙, 刘金霞, 郑斌. 灰色预测GM(1,1)模型的改进及应用[J]. 数学的实践与认识, 2011, 41(23):39-46.
[7] 张彪, 刘璇, 毕金峰, 等. 基于BP人工神经网络算法的苹果制干适宜性评价[J]. 中国农业科学, 2019, 52(1): 129-142.
[8] 户佐安, 邹正丰, 包天雯. 基于BP神经网络的交通信息量预测方法[J]. 交通运输工程与信息学报, 2018 (4):81-87.
[9] 杨锋, 樊文欣, 等. 基于灰色神经网络模型的强力旋压连杆衬套屈服强度预测[J]. 塑性工程学报, 2018, 25(4): 212-216.
[10] 李彬楠, 樊贵盛. 基于灰色理论-BP神经网络方法的土壤水分特征曲线预测模型[J]. 干旱区资源与环境, 2018, 32(7):169-174.
[11] 袁景凌, 钟珞, 李小燕. 灰色神经网络的研究及发展[J].灰色神经网络的研究及发展[J]. 武汉理工大学学报, 2009, 31(3):91-92.
[12] 王小川. MATLAB神经网络43个案例分析[M]. 北京: 北京航空航天大学出版社, 2013.
[13] 胡海燕, 胡克满, 王民权. 基于BP神经网络单硅太阳电池模型参数的解析研究[J]. 计算机应用与软件, 2014 (3):55-58. |
