基于改进粒子群算法的传感器测量土壤水分

• 作者: 张凤莉 杨花雨
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 农学
• 关键词: 高斯柯西变换 粒子群 传感器 土壤水分
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 504-508
• 页数: 5页
• 分类号: TN06|S237
• 字数: 2973字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA2019281

摘要

为了提高传感器测量土壤水分的精确度,提出改进粒子群算法(IPSO).首先粒子个体最优值利用高斯变换,提高了算法的局部搜索能力,粒子全局最优值采用柯西变换,吸引其他粒子到更好的搜索空间区域,提高了算法的全局搜索能力;接着混沌函数动态调节惯性权重,在迭代初期具有较大的值便于快速寻优,而在算法后期有较小的值,放慢搜索速度,以便进行精确寻优.实验仿真显示本文算法对测量砾石脱湿、吸湿数据的均方误差(MSE)以及Pearson相关系数相比其他算法都较好,其中脱湿实测数据在基质势为1000 cm时,IPSO算法MSE均值为16.62×10-6,相比LSM,FOA,HSA,PSO,SAA分别减少75.59％,66.67％,63.53％,53.73％,57.53％;吸湿实测数据在基质势为1000 cm时,IPSO算法MSE均值为10.21×10-6,相比LSM,FOA,HSA,PSO,SAA分别减少81.42％,75.29％,72.00％,65.57％,67.69％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凤莉	商丘职业技术学院机电工程系	11	16	2.0	3.0
2	杨花雨	商丘工学院信息与电子工程学院	20	27	3.0	4.0