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优化神经网络模型在作物需水量预测中的应用
  • ISSN号:1003-188X
  • 期刊名称:《农机化研究》
  • 时间:0
  • 分类:S126[农业科学—农业基础科学] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]江苏大学汽车与交通工程学院,江苏镇江212013, [2]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50376021)
中文摘要:

在MATLAB6.5中建立BP神经网络模型,用比较试验法对网络结构优化起关键作用的隐层节点数和优化训练算法进行了仿真试验,从而确定了合理优化的BP神经网络预测模型。采用一组样本数据来训练建立好的优化模型,并通过一组非样本数据来验证训练好的网络模型。误差结果证明,该优化模型能快速与准确地预测作物需水量,完全能够满足农业灌溉的精度要求。

英文摘要:

The BP optimal neutral network model was built in MATLAB6.5. The simulation experiment about the hidden layer nodes and the optimal training which play an important role in the optimization of network structure was carried out. So the rational BP optimal neutral network model was built. A set of sample data was adopt to train the optimal model which has been built, and a set of non - sample data was adopt to verify the network model which has trained. The error shows that the optimal model can forecast the water demand of the crop quickly and accurately, and meet the accuracy requirements of agricultural irrigation completely.

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期刊信息
  • 《农机化研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:黑龙江省农业委员会
  • 主办单位:黑龙江省农业机械学会 黑龙江省农业机械工程科学研究院
  • 主编:李智
  • 地址:哈尔滨市南岗区哈平路156号
  • 邮编:150081
  • 邮箱:NJHYJ@VIP.SOHU.COM
  • 电话:0451-86662611
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-188X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1233/S
  • 邮发代号:14-324
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据库》全文收录,《中国学术期刊综合评价数据库》全文收录,自1992年至今连续被确认为全国农业工程类期刊的核...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:25747