發(fā)布時(shí)間：2022-11-06 07:59

　　本文改進(jìn)粒子群算法并優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行甜菜種植地土壤水分的預(yù)測(cè)。分析影響土壤水分變化的因素,選取土壤水分初值、空氣溫度、降雨量、蒸發(fā)量、日照時(shí)間、灌溉量為輸入因子,將預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,NCPSO-BP預(yù)測(cè)模型對(duì)土壤水分預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的誤差大約為2%,而PSO-BP預(yù)測(cè)模型的誤差大約為10%,因此,NCPSO-BP預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。 

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 甜菜種植地土壤水分預(yù)測(cè)模型
    1.1 改進(jìn)的粒子群算法
    1.2 NCPSO-BP網(wǎng)絡(luò)模型的建立
2 應(yīng)用舉例
    2.1 訓(xùn)練與結(jié)果
    2.2 網(wǎng)絡(luò)模型仿真預(yù)測(cè)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于無(wú)人機(jī)熱紅外圖像的核桃園土壤水分預(yù)測(cè)模型建立與應(yīng)用[J]. 孫圣,張勁松,孟平,汪貴斌,黃輝,尹昌君,王鑫梅.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(16)
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