針對目前北方日光大棚溫度、濕度、光照強度等環(huán)境因子隨天氣變化而波動較大的問題,搭建了用改進遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測模型（IAGA-BP）,對大棚中的環(huán)境因子做出預測以便提前調(diào)控。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部最小化、預測精度不高、收斂時間長的問題,使用改進的遺傳算法來對網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)、閾值進行迭代尋優(yōu),利用自適應(yīng)變化的交叉與變異算子來對種群中的子代不斷優(yōu)化以達到最優(yōu)值。通過選取大棚中的實際數(shù)據(jù)來進行仿真實驗,對BP、GA-BP和IAGA-BP模型進行大棚環(huán)境預測分析,實驗結(jié)果表明,IAGA-BP模型的預測精度最高、誤差最小,擁有更好的穩(wěn)定性。 

【文章來源】：電子測量技術(shù). 2020,43(07)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

3種模型對溫度預測的對比

種群適應(yīng)度尋優(yōu)過程

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3078124