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ET_0的主因子和主成分神经网络模型比较 总被引：1，自引：0，他引：1
为了简化BP神经网络预测ET0的模型,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、相对湿度和风速进行主成分分析和偏相关分析,提取主成分和主因子,分别建立了基于主成分和主因子的三层BP神经网络模型,并对两种模型的训练和预测结果进行比较。选取湟水流域的乐都气象站2003年到2006年5月逐日的气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测。结果表明主成分神经网络训练和预测模型的精度都优于主因子神经网络模型。主要是由于两种模型选取输入层的因子不同造成的。 相似文献
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苹果可溶性固形物含量的检测方法——基于可见光近红外光谱技术 总被引：3，自引：0，他引：3
为了快速检测苹果的可溶性固形物(SSC)含量,采用可见光近红外光谱技术,结合主成分分析(PCA)和BP神经网络技术,来建立苹果SSC的预测模型.获取苹果样本在345～1039 nm波段的漫反射光谱,采用DPS数据处理系统对其进行主成分分析,并提取出累计可信度大于95 %的5个新主成分.建立一个3层的BP神经网络模型,并将这5个新的主成分作为BP神经网络模型的输入量,其结果是98 %以上预测样本的预测相对误差在5 %以下.该研究表明,采用近红外光谱技术来建立苹果可溶性固形物的预测模型是可行的. 相似文献
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为解决采用神经网络模型预测参考作物腾发量研究中预测能力不足的问题.将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析.提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取新疆昌吉市气象站2006年3-6月的日气象资料.采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模型作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与参考作物腾发量之间的关系,尤其时训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果. 相似文献
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利用长短期记忆神经网络(LSTM)构建地下水水位预测模型,解决了传统神经网络预测模型处理时序数据时未考虑时间序列的问题,同时采用多影响变量输入的方式弥补了简单时序模型处理数据时过于依赖时间的缺点。以泰安市岱岳区满庄镇姜家园村046J地下水位监测井为例,采用2001-2016年的监测资料与相关气候数据,利用长短期记忆神经网络构建了地下水水位预测模型,以控制变量的方法确定最优参数,对该井的地下水水位进行了预测,并与单变量LSTM神经网络、BP神经网络预测模型作对比。研究结果表明:基于多变量输入的LSTM神经网络模型能够通过少量历史数据准确的预测未来地下水水位变化情况,特别是在一些资料匮乏的地区,预测误差要显著低于参与对比的预测模型,预测均方根误差仅为2.052。因此,基于多变量的LSTM神经网络模型能够作为简单有效的地下水水位预测工具,为区域水资源管理提供一定的参考。 相似文献
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路思恒尹红 《农业装备与车辆工程》2023,(1):39-43
基于BP神经网络建立云南省粮食产量预测模型,分析有关文献,最终选择农业机械总动力、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、农村用电量、农药使用量、粮食作物播种面积、农用柴油使用量和受灾面积等8个指标作为输入变量,粮食产量为输出变量。首先以云南省1993—2016年的粮食产量及8个粮食产量影响因素等数据,搭建BP神经网络预测模型,预测2017年、2018年和2019年的粮食产量。试验结果表明,基于BP神经网络预测模型在训练阶段,相对误差绝对值基本小于1%;在验证阶段,预测2017年、2018年和2019年的相对误差分别为1.84%、3.25%和2.86%,误差率均控制在5%以为,说明该模型具有很好的预测效果,能够有效地对粮食产量进行预测,并为粮食产量的预测提供了一种新的方法。 相似文献
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科学准确的需水量预测结果可以为城市水资源供需平衡决策提供合理依据.针对城市需水涉及因素多、历史数据样本量少、需水量具有波动性和不确定性的特点,提出了基于GA-BP神经网络与正态区间估计的组合预测模型,模型使用主成分分析法、灰色关联分析法筛选影响因子,加入遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络,最后引入正态区间... 相似文献
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针对甘蔗收获机砍蔗时甘蔗宿根破损程度易受路面激励及甘蔗收获机工作参数等多种因素影响的问题,提出了一种甘蔗宿根切割质量的预测方法。以台糖22号为研究对象,将路面振幅、路面振动频率、甘蔗收获机前进速度、刀盘转速和刀盘倾角作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用PSO算法优化神经网络的权值与阈值,通过对砍蔗试验数据的训练与预测,建立了台糖22甘蔗宿根切割质量的BP神经网络预测模型。对比了基于PSO算法的BP神经网络模型与传统BP神经网络模型预测,结果表明:基于PSO算法的BP神经网络的模型对甘蔗宿根切割质量预测的最大相对误差为3.301%,而BP神经网络模型的最大相对误差为14.6 5 9%。优化后的新模型较传统模型具有学习能力强、预测精度高的优点。研究结果为甘蔗收获机实际工作中不同路况条件下工作参数的智能调控及提高甘蔗宿根切割质量提供了理论依据。 相似文献
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基于GA-BP神经网络的池塘养殖水温短期预测系统 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决传统的水温小样本非实时预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,基于物联网实时数据,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的池塘养殖水温短期预测方法,并在此基础上设计开发了池塘养殖水温预测系统,首先采用主成分分析法筛选出影响池塘水温的关键影响因子,减少输入元素;然后使用遗传算法对初始权重和阈值进行优化,获取最优参数并构建了基于BP神经网络的水温预测模型;最后采用Java语言开发了基于B/S体系结构的预测系统。该系统在江苏省宜兴市河蟹养殖池塘进行了预测验证。结果表明:该系统在短期的水温预测中具有准确的预测效果,与传统的BP神经网络算法相比,研究内容评价指标平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和误差均方根(MSE)分别为0.196 8、0.007 9和0.059 2,均优于单一BP神经网络预测,可满足实际的养殖池塘水温管理需要。 相似文献