基于遗传算法-鲸鱼算法优化反向传播神经网络的土壤参数预测

论文摘要

传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播（BP）神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,使用遗传算法-鲸鱼算法（GA-WOA）的混合算法优化BP神经网络,以此建立农业土壤参数预测模型,并与多种现有算法进行对比。结果显示,所提算法在农业土壤参数预测方面具有很强的适用性和更高的准确性。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈智威

关键词: 遗传算法,鲸鱼算法,反向传播神经网络,土壤参数,模型

来源: 浙江农业科学 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,农业基础科学,农艺学,自动化技术

单位: 浙江理工大学信息学院

分类号: S151.9;TP18

DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20190140

页码: 125-128+140

总页数: 5

文件大小: 1115K

下载量: 345

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