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基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素（包括温度、湿度、风速和氨气浓度）进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。 相似文献
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针对农业中虫害受多种复杂因素的影响及发生量预测问题非线性、样本少、特征变量多的特点,结合偏最小二乘回归（PLS）、遗传算法（GA）与Elman神经网络,建立了虫害发生量的PLS_GA_Elman预测模型。通过PLS回归算法对影响因素进行特征提取后,将降维变量输入Elman模型,并运用GA对Elman建模中的权值和阀值进行优化。通过实例分析表明该模型预测准确性高,能有效地预测虫害的发生量。同时为验证算法的有效性,与PLS算法、Elman神经网络算法、基于GA的Elman神经网络算法（GA_Elman）、基于GA的BP神经网络算法(GA_BP)进行比较。 相似文献
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为实现短期的土壤墒情预测,根据天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站3年的数据,对短期土壤墒情预测模型进行研究。选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等28项影响因子,用包含天气预报和不含天气预报的2组数据分别训练BP神经网络和Elman神经网络,并对4组预测模型结果进行对比分析。结果表明：不含天气预报的BP神经网络模型和包含天气预报的BP神经网络模型精度分别为94.79%、95.54%,不含天气预报的Elman神经网络模型和包含天气预报的Elman神经网络模型精度分别为96.85%、96.64%。研究认为,Elman神经网络具有稳定性好、精度高的特点;理论认为,含天气预报的模型精度比不含天气预报的模型精度高,BP神经网络表现出这一相关性,而Elman神经网络并没有表现出这一相关性。 相似文献
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为了对未来粮食产量做出更好的预判,通过模型互相比较,给出最优的粮食产量预测模型——鲸鱼算法优化的BP神经网络模型。根据黑龙江省1995-2016年的20组数据集先使用线性回归预测出2017-2020年的5组数据集,然后使用BP神经网络和结合鲸鱼算法的BP神经网络进行比较,根据粮食产量数据进行模型评估,最终筛选出误差最小(<1.47%)的鲸鱼算法优化的BP神经网络模型,并对黑龙江省2021-2025年粮食产量进行了预测。 相似文献
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为克服BP神经网络收敛速度缓慢的缺陷,以L-M算法代替梯度下降法训练网络.建立了基于L-M算法的大坝安全监控整体L-M模型和逐一L-M模型,并与快速BP模型进行对比.应用实例研究表明:整体L-M模型和逐一L-M模型的预测效果及训练速度均显著优于快速BP模型,逐一L-M模型的预测精度及泛化能力均优于整体L-M模型,且预报时间短,可以用于大坝监控的实时预报. 相似文献
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基于遗传算法的改进Elman神经网络模型的降雨量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955-2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab 软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型.然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型.对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型.说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的. 相似文献
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针对药品销售的高度随机性和非线性,应用RBF神经网络建立药品销售预测模型,并将其与多元线性回归、支持向量机和BP神经网络预测模型的预测效果进行比较。研究结果表明,利用RBF神经网络预测模型预测药品销售的误差小,可以更准确地对药品销售进行预测。 相似文献
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旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据.运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型.PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测.预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要. 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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设计了一种基于神经网络的心电分类器,该设计利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用Matlab软件建立了用于心电信号分类的BP神经网络,并利用大量的心电图数据训练神经网络,使神经网络能分辨出正常和异常的心电信号。 相似文献
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MATLAB在RBF神经网络模型中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了RBF神经网络的基本原理及主要特点,并举例说明了基于MATLAB神经网络工具箱建立RBF神经网络模型及实现仿真的方法. 相似文献
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Taking Jiuhong Modern Agriculture Demonstration Park of Heilongjiang Province as the base for rice disease image acquisition, a total of 841 images of the four different diseases, including rice blast, stripe leaf blight, red blight and bacterial brown spot, were obtained. In this study, an interleaved attention neural network (IANN) was proposed to realize the recognition of rice disease images and an interleaved group convolutions (IGC) network was introduced to reduce the number of convolutional parameters, which realized the information interaction between channels. Based on the convolutional block attention module (CBAM), attention was paid to the features of results of the primary group convolution in the cross-group convolution to improve the classification performance of the deep learning model. The results showed that the classification accuracy of IANN was 96.14％, which was 4.72％ higher than that of the classical convolutional neural network (CNN). This study showed a new idea for the efficient training of neural networks in the case of small samples and provided a reference for the image recognition and diagnosis of rice and other crop diseases. 相似文献
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本文主要利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。 相似文献
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吴杰 《湖南农业大学学报(自然科学版)》1994,21(3)
本文提出了采用ＭＯＳ晶体管的电流型模拟电子神经网络的新实现。该电路结构非常简单，且具有ＭＯＳ ＶＬＳＩ的优点，新的神经元电路的神经态既可以是全电流型又可以是电压型。 相似文献
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本文应用人工神经网络中的BP网络与RBF网络，讨论脂肪醇催化剂配方的建模问题，并与传统的多元线性回归方法进行对比。结果表明，神经网络具有明显的优点，而RBF网络又比BF网络更加精确，且收敛速度要快1000倍以上。 相似文献
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在阐述人工神经网络基本原理的基础上,提出了地下水水质评价的BP网络模型。并分别利用BP网络模型与传统的模糊综合评判法对新疆和田地区地下水水质进行了评价,结果表明,BP网络模型不仅计算简便,而且具有较高的计算精度。 相似文献
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［目的］利用BP神经网络建立产β葡萄糖苷酶真菌的生长模型。［方法］用底物变色法筛选出产β葡萄糖苷酶的真菌,然后利用BP神经网络研究了其中1株真菌的生长状态。［结果］2、11、24和52h后,训练真菌的干重试验值和拟合值的相对偏差分别为4.12100%、1.27700%、0和0.36900%,β葡萄糖苷酶酶活的相对偏差分别为69.97000%、0.02390%、0.03413%和4.18100%。在验证试验中,6、12、16和38h后,供试菌株的干重试验值和拟合值的相对偏差分别为2.58200%、3.22000%、2.66900%和0.73130%,β葡萄糖苷酶酶活的相对偏差分别为3.63800%、4.83000%、3.89000%和1.22500%。BP网络经过训练后,其误差平方和为0.411×10-3,试验值与拟和值相比,误差小于8.5%,误差平方和为1.82。［结论］该文所提出的建模方法是行之有效的,模型构建简单、预测准确。 相似文献