【摘要】：為提高溫室溫度模型預(yù)測的準(zhǔn)確率,提出一種基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室溫度預(yù)測模型。針對梯度下降法收斂速度慢的問題,利用PSO算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù);為驗(yàn)證該模型有效性,以農(nóng)場實(shí)測數(shù)據(jù)建立樣本,對溫室溫度進(jìn)行預(yù)測,驗(yàn)證了其比梯度下降法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更好的預(yù)測效果;為給溫室內(nèi)調(diào)控設(shè)備的提前控制提供依據(jù),根據(jù)1月-5月溫度數(shù)據(jù),利用時(shí)間序列法預(yù)測相關(guān)溫室參數(shù),作為該模型輸入,利用其預(yù)測6月份溫度,預(yù)測結(jié)果表明該月溫度呈上升趨勢。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of greenhouse temperature model, a greenhouse temperature prediction model based on PSO-RBF neural network is proposed. In order to solve the problem of slow convergence speed of gradient drop method, PSO algorithm is used to optimize the parameters of RBF neural network. In order to verify the effectiveness of the model, the greenhouse temperature is predicted by using the measured farm data to predict the greenhouse temperature, which is better than the RBF neural network model optimized by gradient drop method. In order to provide the basis for the early control of the control equipment in the greenhouse, according to the temperature data from January to May, the relevant greenhouse parameters are predicted by the time series method as the input of the model, and the temperature in June is predicted by the time series method. The predicted results show that the temperature shows an upward trend in this month.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：S625.5;TP183

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