互联网天地

　　《互联网天地》简介：

　　《互联网天地》内容涵盖互联网、IT、电信业中面对基层用户的各方面业务，主要特点是集中整合互联网消费信息、互联网应用情况、网络技术动态(特别是新技术推出后能开展的新业务等衍生内容)、各类产品业务开发应用及其运营特点、信息化(包括机构和企事业单位的信息化)、国外同业动态等，定期推出重大专题。文章内容注重专业性、权威性、可读性、时效性和可操作性，专题强调深入、客观、专业，具有建设性。

　　《互联网天地》主办： 中国互联网协会;人民邮电出版社，周期： 月刊，出版地：北京市，语种： 中文，开本： 16开，国际刊号：ISSN1672-5077，国内刊号：CN11-5055/TN，邮发代号： 80-139，创刊时间：2004

　　2014 年第9期《互联网天地》期刊收录论文发表：

　　11 电信运营商发展物联网的影响因素及对策研究 …………………………范鹏飞;林婷婷;朱静毅; 34-39

　　12 国家公祭网手机客户端上线………………………… 39

　　13 基于NFC技术的校园支付应用创新研究 …………………………朱峰;尚军; 40-43

　　14 北斗卫星定位将在2015年底前提供米级精度服务………………………… 43

　　15 “剑网行动”10年查互联网侵权盗版案4000余起………………………… 43

　　16 IP RAN SDN的研究与实践 …………………………孙嘉琪;杨广铭;卢泉; 44-49

　　17 网上银行等成主要被攻击目标 …………………………49

　　18 SDN北向接口发展现状与趋势研究 …………………………庞涛;魏含宇;武娟;陈建; 50-56

　　19 网络信息安全的趋势分析………………………… 许广; 57-60

　　20 腾讯宣布推出影视业务平台“腾讯电影+”………………………… 60

　　网络论文发表：看当下网络技术在农业中的运用发展

　　摘要：在分析全国农业机械装备数量的时间序列预测模型的基础上，提出遗传算法与BP神经网络相结合，发挥遗传算法全局搜索能力较强的优点，减少和避免出现BP神经网络在时间序列预测过程中运算结果落入局部最小值，最大程度地发挥神经网络精度高、可自主学习和对非线性函数具有良好适应能力等优势。预测结果表明，利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量，农机总动力预测值与实际值最大误差3.542%、农用大中型拖拉机数量预测值与实际值最大误差4.132%和小型拖拉机数量预测值与实际值最大误差6.021%，预测值与历史样本数据之间的绝对值平均误差分别为1.080%、1.352%和1.765%，预测精度较稳定，适用本文本时间序列预测问题。

　　关键词：农业机械,网络应用,农业科技

　　但当BP神经网络应用于预测模型尤其对于未来增长趋势比较明显的预测模型时，虽然其收敛精度较高，但其值域范围受限导致训练样本拟合函数与预测数据有较大差异，导致其局部搜索能力较强但全局搜索能力较差，易陷入局部最优值。本文通过引入遗传算法，发挥该算法全局搜索能力较强的特点，对BP神经网络权值和阈值进行预优化，赋予各层较佳输出解空间，发挥BP神经网络局部搜索能力强的特点，实现强强联合，提高时间序列预测的精准度。

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