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运用灰色关联分析法(GRA)筛选出北京市房山地区的主要气象因子,作为支持向量机(SVM)模型的输入特征向量,通过粒子群算法(PSO)优化SVM的惩罚因子C和核函数参数δ,建立了基于灰色关联和PSO–SVM的葡萄霜霉病短期预测模型,应用该模型对该地区未来1 d的葡萄霜霉病发病等级进行短期预测。与改进网格搜索法优化的SVM模型、经验选择参数的标准SVM、不同训练函数和粒子群算法优化的BP网络模型进行比较,结果基于灰色关联分析的PSO–SVM模型预测效果最好,对葡萄霜霉病发病等级的预测正确率为95.24%,与基于全部气象因子的PSO–SVM模型相比,预测正确率提高了1.19%,运行速度快1.81 s。 相似文献
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针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点，传统统计方法难以准确预测消费行为的问题，提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题，提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率；其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响，提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数，实现参数的自动化选择，提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络，遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子，提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看，改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性，... 相似文献
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ET0是计算作物需水量、进行农田灌溉管理及区域水资源优化配置的重要依据。为了提高ET0的预测精度,将粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法引入到ET0预测中,并用支持向量回归机(support vector machine,SVM)优化参数。PSO-SVM将最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速与日照时数输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把ET0值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,对ET0进行预测,并采用PM模型计算值验证。该文以新疆喀什地区为例,通过采用粒子群耦合支持向量机(PSO-SVM)算法训练得到模型,并用10组数据进行预测;最后引用BP神经网络算法和PSO-SVM算法进行了对比,其结果表明,PSO-SVM算法预测准确率较高,预测值与实测值间相关系数达0.682,平均相对误差为3.19%。 相似文献
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对土壤湿度进行的高质量时序预测对科学研究和农业生产实际都有重要的意义。利用无线传感器网络得到长时序观测数据,建立一种新的基于BP神经网络的土壤湿度时序预测方法。针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出基于动量因子和自适应学习率的BP神经网络改进方法,并且利用粒子群算法优化BP神经网络的初始阈值和权值。针对标准粒子群算法(PSO)中惯性权重线性递减、学习因子取常数,而导致的PSO收敛速度慢、易错过全局最优解等问题,将迭代次数和适应度值相结合改进惯性权重和学习因子,有效提高算法找到全局最优解的速度。选取"渤海粮仓"山东试验区东营市垦利县20个观测站2013—2014年的时间序列观测数据,分别采用本研究提出的方法和其他4种方法进行预测,结果显示本研究提出的方法预测在预测精度、收敛速度方面都优于其他4种方法。 相似文献
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该文提出改进的PSO‐BP算法在洪水预测应用中建立预测模型。以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性。采用改进的PSO‐BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值。通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率。 相似文献
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ET0是计算作物需水量、进行农田灌溉管理及区域水资源优化配置的重要依据。为了提高ET0的预测精度,将粒子群（particle swarm optimization,PSO）算法引入到ET0预测中,并用支持向量回归机（support vector machine,SVM）优化参数。PSO-SVM将最高气温、最低气温、相对湿度、平均风速与日照时数输入到SVM中学习,将SVM参数作为PSO中的粒子,把ET0值作为PSO的目标函数,然后通过粒子之间相互协作得到SVM最优参数,对ET0进行预测,并采用PM模型计算值验证。该文以新疆喀什地区为例,通过采用粒子群耦合支持向量机（PSO-SVM）算法训练得到模型,并用10组数据进行预测;最后引用BP神经网络算法和PSO-SVM 算法进行了对比,其结果表明, PSO-SVM算法预测准确率较高,预测值与实测值间相关系数达0.682,平均相对误差为3.19%。 相似文献
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小麦生产是河南省农业生产中的重要环节，在维持粮食供应和安全方面发挥着重要作用。对小麦产量进行准确预测可以为农业经济调控、政策制定提供重要性信息。为提高小麦产量预测精度，综合考虑影响小麦产量的相关因素，基于皮尔逊相关系数分析特征变量与产量之间的相关性。选取支持向量回归(support vector regression, SVR)模型解决小麦估产中的复杂性、非线性及小样本等问题。引入粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对SVR模型的惩罚因子(c)和核参数(g)进行优化，提高SVR模型的预测精度。以河南省1978—2019年小麦产量数据及其特征变量数据构建数据集，并与BP、Elman等神经网络模型及优化模型进行对比仿真试验。结果表明，PSO对SVR模型的优化效果明显高于传统的神经网络，PSO-SVR模型预测结果的4项评价指标均优于其他模型。其中，PSO-SVR模型的平均绝对百分比误差MAPE为0.87%,与SVR模型相比误差降低了57.4%、与PSO-BP模型相比误差降低了64.8%。PSO-SVR模型能够提高小麦产量预测精度，稳定性好，可为小麦产... 相似文献
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《东北林业大学学报》2015,(8)
针对根系探地雷达数据重构中计算复杂和准确率低的问题,提出粒子群(PSO)与模拟退火(SA)相结合的正交匹配追踪(OMP)优化算法。首先,由Gabor原子对信号进行稀疏表示,建立求解空间;然后,以匹配函数为适应度,通过PSO算法求出匹配函数的最佳适应度值,找出可行解原子,再利用SA算法对PSO极值进行退温搜索,得出全局最优原子;最后,利用最优原子完成根系稀疏数据的重构。对A-scan数据和B-scan数据进行实验,结果表明,PSO-SA-OMP算法比传统OMP算法的计算时间减少了10.471 s和20.260 s,均方误差减小了1.225,信噪比提高了5.539 d B。 相似文献
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结合神经网络和粒子群算法(PSO)对油菜籽干燥工艺进行优化:采用BP神经网络建立油菜籽平均水分下降速率和发芽率与干燥温度、初始含水率、真空度之间的三层网络预测模型,利用试验样本数据计算并确定预测模型的网络权值及阈值,再采用PSO算法进行参数优化。试验验证结果表明,对比BP网络模型和PSO–BP模型,发现BP网络仿真值相对误差最大值为4.5%,而PSO–BP仿真值最大相对误差小于2.93%。 相似文献
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【目的】将改进粒子群算法用于重力坝断面的优化计算,为重力坝的优化设计提供支持。【方法】针对传统粒子群算法(PSO)中线性递减的惯性权重极易导致算法陷入局部极值的不足,提出一种改进的粒子群算法(Improved PSO),该算法利用三角函数的相关性质改进惯性权重(w)随时间的动态变化模式,以使惯性权重值在算法的初期保持较大取值,然后逐渐递减而在算法的末期保持较小取值,从而提高粒子群算法的全局搜索能力,增强算法的收敛性能。编制基于改进粒子群算法的重力坝断面优化设计计算程序,对某水利枢纽工程的非溢流重力坝断面进行优化计算分析,并与遗传算法和标准粒子群算法的计算结果进行比较。【结果】采用改进粒子群算法得到的非溢流重力坝的最优断面面积为5 147.3 m~2,而采用标准粒子群算法(SPSO)得到的非溢流重力坝的最优断面面积为5 416.5m~2,前者较后者减小9.45%,极大地提高了经济性;采用改进的粒子群算法得到最优解需要计算15步,而采用标准粒子群算法得到最优解需要计算22步,粒子群算法收敛速度提高了31.8%。通过2种算法计算结果的对比,表明改进的粒子群算法不仅能得到更好的优化结果,而且保持了较快的收敛速度。【结论】改进粒子群算法可以用于大型水利工程结构的优化计算与设计。 相似文献
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选取杨木作为试材,有效避免了以往木材干燥过程中出现的木材含水率检测点数量有限,不能连续全面地描述木材含水率分布状态的问题,使用选择离散点数据的方法,再应用粒子群算法优化支持向量机算法、支持向量机预测算法、最小二乘法非线性拟合方法以及进行空间数据预测来比较算法预测能力,然后把木材干燥过程中的材堆模型模拟成长方体并建立空间模型,应用PSO优化的SVM算法对X坐标轴建立函数模型进行验证。通过数据分析比较可得:基于PSO优化SVM算法在针对同一试材上空间离散木材含水率采集数据进行空间数据预测仿真出的连续含水率曲线误差最小,仿真曲线逼近真实含水率分布曲线。 相似文献
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以香格里拉县高山松为研究对象,以Landsat TM 8影像和DEM（30M）数据为信息源,结合森林资源二类调查数据和地面样地实测数据,借助MATLAB平台,在前期进行基于遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）优化BP神经网络模型基础上,采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）及预测精度（P）3个指标对优化后的BP神经网络模型及进行评价,并建立了研究区高山松蓄积量估测模型。结果表明,遗传算法效率（耗时1.9 h）低于粒子群算法（耗时1.4 h）;采用遗传算法优化后的BP神经网络模型R2、RMSE及P分别为0.636、4.216 m3、81.748%,均优于粒子群算法。通过遗传算法优化后的BP神经网络模型估测香格里拉高山松蓄积量总量为13 317 879.7 m3。 相似文献
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【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。 相似文献
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为使减少粮食储藏环节的损耗,调查储藏环节中粮食作物的损失情况并进行评估预测。通过分析问卷,统计描述影响损失率的各个因素,应用随机漂移粒子群优化算法(random drift particle swarm optimization,RDPSO)和径向基函数(radial basis function,RBF)网络对储藏环节损耗进行评估预测,将调查问卷获得的数据作为RBF模型数据集,应用RDPSO算法进行模型的参数训练,从而获得粮食损耗的智能评估模型。采用稻谷数据作为各模型的数据集,通过仿真试验,对比数据拟合情况和均方误差,其RDPSO-RBF模型学习性能和泛化性能更强。因此,RDPSO-RBF能更好地应用于实际的粮食管理中。 相似文献
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针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时，存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点，提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型，克服误差积累以及网络规模庞大的缺点；运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明，该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高，该方案是可行和有效的。 相似文献
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根据电力系统负荷预测的不同目的,提出一种基于RBFNN混合粒子群优化算法(HPSO)预报电力系统短期负荷,即首先采用改进的粒子群优化算法(MPSO)全局优化网络模型参数然后在MPSO全局搜索模型参数基础上利用梯度下降法局部优化网络模型参数,建立电力系统短期负荷的时序人工神经网络模型。仿真结果表明,该方法与传统的预测方法相比,减少了训练时间,提高了精度和适应性。 相似文献
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为提高果园割草机的工作效率,降低作业成本,提出一种改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)以解决矩形果园环境下的割草机作业路径规划问题。对苹果园割草场景下的作业路径特点进行分析,将路径规划问题转化为割草机作业行的调度排优问题,考虑多种转弯策略,以总转弯距离最小为优化目标,采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)求解最佳的作业行序列。为增强粒子群的寻优能力,使用随搜索进程非线性动态变化的算法参数及粒子扰动策略对PSO算法进行改进,通过仿真试验及实地试验进行验证。结果表明:1)6种不同作业行数下,与PSO算法相比,IPSO算法收敛速度减慢,算法耗时平均增加约1.0~2.5 s,但均能找到总转弯距离更少的作业路径,总转弯距离减少率为7.52%~32.72%;2)不同割草机参数(作业幅宽、最小转弯半径)下,与PSO算法相比,IPSO算法均能找到总转弯距离更少的作业路径;3)在果园环境与割草机机型确定的实际作业情况下,与传统方法和PSO算法相比,IPSO算法均能找到油耗更小的作业路径,节省油耗分别为 22.51%和1.57%。 相似文献
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在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性. 相似文献
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为准确预测蟹塘溶解氧质量浓度,及时掌握溶解氧质量浓度的变化趋势,提前采取防控措施从而降低河蟹养殖风险,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)和长短时记忆神经网络(LSTM)的蟹塘溶解氧质量浓度预测模型,采用PSO算法优化LSTM模型参数后对蟹塘溶解氧质量浓度进行预测.结果表明,PSO-LSTM模型不仅整体优于ARIMA模型,相较于其他LSTM模型也有更高的预测精度,在连续10个时间点的预测中相比于LDO-LSTM、LSTM和ARIMA模型平均百分误差分别降低了2.55％、1.891％和4.055％.说明PSO-LSTM模型在蟹塘溶解氧质量浓度预测中具有良好的准确性和稳定性,可以为河蟹养殖中水质精准预测与调控提供参考. 相似文献