基于改进PSO优化RBF神经网络的温室温度预测研究

• 作者: 王媛媛
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 PSO算法 预测模型 温室
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1210-1215
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2016.07.004

摘要

论文以温室内外的气象数据为输入量,以温室内温湿度等气象因子为输出量,使用改进PSO算法优化的RBF神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型.通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估,验证该方法的可行性和有效性.该模型数据获取方便、所需参数少、模拟精度高,为温室内极端温度的预测、调控和管理优化提供了科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王媛媛	淮阴工学院计算机工程学院	26	129	6.0	10.0