本研究论文探讨了利用MATLAB平台进行人工神经网络建模，以预测研究生招生数量的方法，并提出了一种改进模型的第二版。
### 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用
**摘要：**
为了解决单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，本段落基于灰色系统理论与人工神经网络理论相结合的方法，利用1990年至2004年中国的人口数量序列数据建立并训练了一个多因素的灰色人工神经网络（GANN）模型。通过检验该模型对2005至2007年间人口总量预测的效果，结果显示采用这种结合方法显著提高了预测精度。
**关键词：**
人口总量；灰色系统理论；BP 人工神经网络；GANN 模型
### 引言：
本段落选取了影响人口增长的六个主要因素，并将灰色系统的弱化数据随机性的特点与人工神经网络非线性映射的优点结合起来，构建了一个新的预测模型。通过对各个指标分别应用GM(1,1)模型选择最优维度进行预测后，再利用BP神经网络对这些指标进行组合分析以得出人口总量的最终预测结果。
### 五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用
**摘要：**
确定研究生招生规模涉及多方面因素如国家政策、社会就业状况及人才需求等。由于影响因素复杂且难以量化，简单的线性模型无法准确进行未来招生数量的预测。本段落通过分析黑龙江省1981年至2004年间的研究生招生数据，建立了一个基于改进BP网络的人工神经网络预测模型，并对未来的三年进行了预测研究。
**关键词：**
黑龙江省；研究生招生规模；人工神经网络
### 引言：
确定研究生招生数量需要考虑国家政策、社会就业情况以及人才需求等多种因素。由于这些影响因素难以量化且彼此之间关系复杂，传统的线性分析方法往往无法提供准确的预测结果。本段落针对上述问题提出了一种基于改进BP网络的人工神经网络模型，并以黑龙江省的历史数据为基础进行了深入研究。
### 六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量
**摘要：**
利用MATLAB软件工具，本研究建立了新疆石河子地区棉花需水的径向基函数（RBF）人工神经网络预测系统。通过2008年的实测数据验证了该系统的有效性。
**关键词：**
预测；RBF 人工神经网络模型；棉花耗水量
### 引言：
计算机中的人工神经网络自上世纪八十年代以来，在人工智能、自动控制和模式识别等领域取得了显著成果。将这种技术应用于非线性系统建模与预测，可以更好地处理问题中的不确定性及复杂特性。
通过上述内容的总结可以看出，人工神经网络在人口总量预测、研究生招生数量预测以及棉花耗水量预测中均展现出良好的应用前景，并且能够有效提高传统模型难以达到的精度。
5星
