基于神经网络集成的作物需水量预测

• 作者: 商志根
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 集成模型 作物需水量 随机森林
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP306
• 字数: 2488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172217

摘要

应用神经网络集成模型,以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用交叉验证方法确定网络隐层节点数,建立作物需水量的预测模型.实验结果表明,与单个神经网络与随机森林模型相比,神经网络集成模型能获得更好的预测精度,可用于节水灌溉.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	商志根	盐城工学院电气工程学院	10	25	3.0	4.0