基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络连接权值,建立基于GA-BP算法的土壤墒情预测模型具有绝对误差小和收敛速度快的优点,且避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点,该模型预测的平均绝对误差为1.11%,具有较好的预测精度.
推荐文章
基于GA-BP算法的IGBT结温预测模型
IGBT
BP神经网络
GA-BP算法
结温预测模型
基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型
马铃薯晚疫病
遗传算法
BP神经网络
归一化处理
基于GA-BP神经网络的电力系统负荷预测研究
电力系统
负荷预测
BP神经网络
遗传算法
GA-BP
基于GA-BP神经网络的粗粒土渗透系数预测
粗粒土
渗透系数
BP神经网络
遗传算法
孔隙比
级配
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于GA-BP算法的土壤墒情预测
来源期刊 黑龙江八一农垦大学学报 学科 工学
关键词 土壤墒情 GA-BP算法 预测模型
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 73-75,104
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 2301字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-2090.2009.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄操军 黑龙江八一农垦大学信息技术学院 56 194 7.0 11.0
2 田芳明 黑龙江八一农垦大学信息技术学院 39 179 8.0 11.0
3 周志胜 黑龙江八一农垦大学信息技术学院 4 20 3.0 4.0
4 汪德闯 4 4 1.0 2.0
5 孙红江 2 6 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (6)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (4)
同被引文献  (31)
二级引证文献  (6)
1994(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2010(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2018(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
土壤墒情
GA-BP算法
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
黑龙江八一农垦大学学报
双月刊
1002-2090
23-1275/S
大16开
黑龙江省大庆市
1981
chi
出版文献量(篇)
3489
总下载数(次)
3
总被引数(次)
16174
论文1v1指导