粒子群优化BP算法在温室农作物所需空气湿度中的应用

• 作者: 令狐琛 刘勇 孙海洋 郭丽丽
• 来源期刊: 黑龙江大学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 精准农业 空气湿度 BP神经网络 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与机电工程
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13524/j.2095-008x.2020.01.014

摘要

人工智能化的推进,精准农业这个时代的代名词已经走进大众的视野.针对农作物不同生长时期对于空气湿度的不同需求,提出了粒子群算法优化的BP神经网络关于农作物空气湿度的预测研究算法.选择BP算法网络拓扑结构为2-5-1,改进PSO算法惯性权值,提出非线性惯性权值递减策略w=ws-(ws-we)|f1(t/T)|,用改进的PSO算法训练BP算法,具有不使用梯度信息、跳出局部极值、降低算法的迭代次数和加快神经网络的训练速度等优势.根据MATLAB仿真的实验结果,提出的训练算法相对误差最低为0.0134.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇	黑龙江大学电子工程学院	41	49	4.0	5.0
2	令狐琛	黑龙江大学电子工程学院	3	0	0.0	0.0
3	郭丽丽	黑龙江大学电子工程学院	2	3	1.0	1.0
4	孙海洋		1	0	0.0	0.0