基于PLS_GA_Elman算法的病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)
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更多相關(guān)文章: Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 偏最小二乘法 遺傳算法 PLS_GA_Elman算法
【摘要】:針對(duì)農(nóng)業(yè)中蟲(chóng)害受多種復(fù)雜因素的影響及發(fā)生量預(yù)測(cè)問(wèn)題非線性、樣本少、特征變量多的特點(diǎn),結(jié)合偏最小二乘回歸(PLS)、遺傳算法(GA)與Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了蟲(chóng)害發(fā)生量的PLS_GA_Elman預(yù)測(cè)模型。通過(guò)PLS回歸算法對(duì)影響因素進(jìn)行特征提取后,將降維變量輸入Elman模型,并運(yùn)用GA對(duì)Elman建模中的權(quán)值和閥值進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)實(shí)例分析表明該模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高,能有效地預(yù)測(cè)蟲(chóng)害的發(fā)生量。同時(shí)為驗(yàn)證算法的有效性,與PLS算法、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、基于GA的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(GA_Elman)、基于GA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(GA_BP)進(jìn)行比較。
【作者單位】: 浙江理工大學(xué)信息學(xué)院;
【基金】:公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(xiàng)(201203036)
【分類號(hào)】:S431;TP18
【正文快照】: 病蟲(chóng)害對(duì)農(nóng)作物的產(chǎn)量有重要影響[1]。作為農(nóng)業(yè)大國(guó),如果病蟲(chóng)害大面積發(fā)生,會(huì)給社會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的影響,做好病蟲(chóng)害防治工作對(duì)促進(jìn)我國(guó)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展意義重大[2]。病蟲(chóng)害防治的一個(gè)重要工作就是做好預(yù)測(cè),病蟲(chóng)害的發(fā)生受到多種復(fù)雜因素的影響,例如環(huán)境因素、天敵數(shù)量、氣象因素
【參考文獻(xiàn)】
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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條
1 劉紅v,
本文編號(hào):1271500
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