基于神经网络的孵化过程组合预测方法

• 作者: 周国雄 廖迎新 沈学杰
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 过程神经网络 联想记忆神经网络 孵化 组合预测
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 892-896
• 分类号: TP229
• 语种: 中文

摘要

针对禽蛋孵化过程是一个具有高度非线性、大滞后且强耦合性的农业生产过程,常规的控制方法难以达到较好的控制效果,提出一种禽蛋孵化过程的组合预测方法.该方法分别采用神经网络模型和过程记忆神经网络对禽蛋孵化过程温、湿度进行预测,然后采用方差-协方差优选组合预测法对两种单一模型的预测结果进行加权集成,以获得较为准确的预测精度,实现禽蛋孵化过程温度和湿度的有效预测.仿真运行结果表明对两种单一预测模型的预测结果进行加权组合后得到的组合预测模型的预测精度明显要优于单一预测模型,能较好的预测孵化过程温、湿度,从而较好的保证禽蛋孵化过程的稳定控制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	50	187	8.0	11.0
2	廖迎新	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	6	36	4.0	6.0
3	沈学杰	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	12	48	5.0	6.0