雷竹产量产值预测,输入数据为收购数量、降水量、干球温度,输出数据为雷竹价格。该模型帮助解决了关于雷竹价格的预测和与气象因素的关系建模的问题，有助于农业管理和市场决策。
雷竹产量产值与气象因素的关系模型，首先通过查阅大量文献和对接专家经验获取雷竹产量产值情况。模型通过BP神经网络算法，使用历史测报的雷竹产量产值数据及对应的气象数据，可以预测未来的雷竹每天的价格。该模型通过输入距离当天的产量以及天气状况，来输出预测的未来雷竹的价格情况。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
原始收购数量（吨） |
-- | -- |
预测收购价格（元/公斤） |
-- | -- |
调查日期（年、月、日） |
-- | -- |
收购金额（元） |
-- | -- |
StationNum |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 原始收购数量（吨） | 5 |
| 预测收购价格（元/公斤） | 30 |
| 调查日期（年、月、日） | 1月1日 |
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