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一种基于神经网络的土壤湿度预测方法
一种基于神经网络的土壤湿度预测方法
作者:
张承明
张航
杨晓霞
程清
贾嵩
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
粒子群
神经网络
土壤湿度
预测
摘要:
对土壤湿度进行的高质量时序预测对科学研究和农业生产实际都有重要的意义.利用无线传感器网络得到长时序观测数据,建立一种新的基于BP神经网络的土壤湿度时序预测方法.针对神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出基于动量因子和自适应学习率的 BP神经网络改进方法,并且利用粒子群算法优化BP神经网络的初始阈值和权值.针对标准粒子群算法(PSO)中惯性权重线性递减、学习因子取常数,而导致的PSO收敛速度慢、易错过全局最优解等问题,将迭代次数和适应度值相结合改进惯性权重和学习因子,有效提高算法找到全局最优解的速度.选取"渤海粮仓"山东试验区东营市垦利县20个观测站2013—2014年的时间序列观测数据,分别采用本研究提出的方法和其他4种方法进行预测,结果显示本研究提出的方法预测在预测精度、收敛速度方面都优于其他4种方法.
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降尺度反演
算法改进
数据处理
模型建立
相关性分析
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SMAP土壤湿度
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算法改进
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文献信息
篇名
一种基于神经网络的土壤湿度预测方法
来源期刊
江苏农业科学
学科
农学
关键词
粒子群
神经网络
土壤湿度
预测
年,卷(期)
2018,(10)
所属期刊栏目
农业工程与信息技术
研究方向
页码范围
232-236
页数
5页
分类号
S126|TP183
字数
5152字
语种
中文
DOI
10.15889/j.issn.1002-1302.2018.10.059
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
张承明
山东农业大学信息科学与工程学院
32
145
7.0
11.0
3
杨晓霞
山东农业大学信息科学与工程学院
28
30
2.0
5.0
5
程清
山东农业大学信息科学与工程学院
2
4
2.0
2.0
9
张航
山东农业大学信息科学与工程学院
3
4
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贾嵩
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
粒子群
神经网络
土壤湿度
预测
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
江苏农业科学
主办单位:
江苏省农业科学院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-1302
CN:
32-1214/S
开本:
大16开
出版地:
南京市孝陵卫钟灵街50号
邮发代号:
28-10
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
24128
总下载数(次)
53
总被引数(次)
109978
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