本文主要研究内容
作者杨倩,严凯,姚凯学,何勇（2019）在《优化BP网络在农业墒情站数据预测中的应用研究》一文中研究指出：针对农业墒情站在采集农作物生长环境因子时表现不可靠的问题,文中使用BP神经网络来预测环境数据,辅助墒情站,为农户提供有效数据,从而对农作物进行更精准地保护。由于BP存在网络结构难以确定等问题,故利用自适应加速因子的粒子群算法、可改变搜索空间的蜂群算法和自适应变异概率的遗传算法三种方法来优化BP的初始权阈值。经仿真证明,三种改进方案不仅提高了BP预测的收敛速度,而且提高了预测精度。自适应加速因子的粒子群BP模型预测效果最佳,故将其嵌入农业墒情站,目前,墒情站已经投入使用,可有效保护农作物。
Abstract
zhen dui nong ye shang qing zhan zai cai ji nong zuo wu sheng chang huan jing yin zi shi biao xian bu ke kao de wen ti ,wen zhong shi yong BPshen jing wang lao lai yu ce huan jing shu ju ,fu zhu shang qing zhan ,wei nong hu di gong you xiao shu ju ,cong er dui nong zuo wu jin hang geng jing zhun de bao hu 。you yu BPcun zai wang lao jie gou nan yi que ding deng wen ti ,gu li yong zi kuo ying jia su yin zi de li zi qun suan fa 、ke gai bian sou suo kong jian de feng qun suan fa he zi kuo ying bian yi gai lv de wei chuan suan fa san chong fang fa lai you hua BPde chu shi quan yu zhi 。jing fang zhen zheng ming ,san chong gai jin fang an bu jin di gao le BPyu ce de shou lian su du ,er ju di gao le yu ce jing du 。zi kuo ying jia su yin zi de li zi qun BPmo xing yu ce xiao guo zui jia ,gu jiang ji qian ru nong ye shang qing zhan ,mu qian ,shang qing zhan yi jing tou ru shi yong ,ke you xiao bao hu nong zuo wu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自物联网技术的杨倩,严凯,姚凯学,何勇，发表于刊物物联网技术2019年08期论文，是一篇关于农业墒情站论文,神经网络论文,遗传算法论文,粒子群算法论文,蜂群算法论文,预测模型论文,物联网技术2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自物联网技术2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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