基于GA-BP神经网络的作物参考腾发量预测

• 作者: 张志政 李伟 矫亚涛
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 GA-BP神经网络 作物参考腾发量
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 61-64
• 分类号: TP273.+4
• 字数: 2851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2011.01.014

摘要

采用黄金分割原理优化算法确定BP神经网络的隐含层节点数,进而确定BP神经网络的结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值和全局搜索能力弱的缺点,引人遗传算法(GA)优化网络权值,建立GA-BP网络模型,预测作物参考腾发量ET0.以北京地区的相关资料为基础,选用6种输入因子组合方案,对该模型进行验证,结果表明该网络模型具有较好的预测能力;同时,对6种方案比较分析表明,方案4最优,该方案只需选用4项输入因子(日序数、平均气温、风速和日照时数),就能以较高的精度预测作物参考腾发量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张志政	西安建筑科技大学环境学院	17	89	4.0	9.0
2	李伟	西安建筑科技大学环境学院	51	232	8.0	12.0
3	矫亚涛	西安建筑科技大学环境学院	1	3	1.0	1.0