基于GA-BP神经网络的热带果树种植适宜度分析

• 作者: 徐路 李政 秦亮曦 秦川 苏永秀
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 热带果树 种植适宜度分析 自适应算法 改进遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 5923字
• 语种: 中文

摘要

热带果树种植适宜度分析对于发展热带果树生产、减少灾害影响具有重要意义.针对统计方法自适应能力低的问题,提出一种将改进的遗传算法(GA)和误差反向传播( BP)神经网络相结合对热带果树种植适宜度进行评价的方法(GA-BP神经网络方法).首先采用常用的自适应算法对GA的交叉概率和变异概率进行改进,再通过GA得到优化的BP神经网络的初始权值和阈值,在此基础上BP神经网络进行进一步的学习,得到满足误差要求的解.将GA-BP神经网络与传统BP神经网络在twonorm数据集上进行了比较测试,并使用实际气象数据进行了热带果树种植适宜度分析.实验结果表明, GA-BP神经网络的分类准确率较传统BP神经网络高4%左右,网络训练时间减少了3个轮次左右.该方法对热带果树种植适宜度的分析和评价具有应用推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦亮曦	广西大学计算机与电子信息学院	43	334	10.0	17.0
2	苏永秀		22	310	11.0	17.0
3	李政		22	342	12.0	18.0
4	徐路	广西大学计算机与电子信息学院	1	0	0.0	0.0
5	秦川		3	0	0.0	0.0