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针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型.该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新.收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区... 相似文献
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针对甘蔗收获机砍蔗时甘蔗宿根破损程度易受路面激励及甘蔗收获机工作参数等多种因素影响的问题,提出了一种甘蔗宿根切割质量的预测方法。以台糖22号为研究对象,将路面振幅、路面振动频率、甘蔗收获机前进速度、刀盘转速和刀盘倾角作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用PSO算法优化神经网络的权值与阈值,通过对砍蔗试验数据的训练与预测,建立了台糖22甘蔗宿根切割质量的BP神经网络预测模型。对比了基于PSO算法的BP神经网络模型与传统BP神经网络模型预测,结果表明:基于PSO算法的BP神经网络的模型对甘蔗宿根切割质量预测的最大相对误差为3.301%,而BP神经网络模型的最大相对误差为14.6 5 9%。优化后的新模型较传统模型具有学习能力强、预测精度高的优点。研究结果为甘蔗收获机实际工作中不同路况条件下工作参数的智能调控及提高甘蔗宿根切割质量提供了理论依据。 相似文献
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首先针对电动液压助力转向(EHPS)系统助力特性非线性特点,将BP神经网络引入EHPS系统中。因BP神经网络存在易陷入局部最小缺点,提出了利用遗传算法来优化BP神经网络的连接权值的改进型BP神经网络(简称ENN)控制算法,对助力特性曲线进行全车速拟合。通过对拟合结果的分析得出ENN算法具有收敛速度快、泛化能力强的特点,准确实现了非线性助力特性的全车速拟合,克服了EHPS系统的助力盲区。最后,通过台架试验验证该ENN控制算法的可行性。 相似文献
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基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
将混合神经网络(PFNN—FG)技术应用于植物病害预测,其输入矢量含模糊分量,遗传算法优化配置各参数。变形Sigmoid函数用于不同的隐含层,构成参数化神经网络。网络的输入层引入模糊集合理论,使网络能处理语义变量。将PFNN—FG和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较,结果是PFNN—FG在精度和训练速度上优于其他网络。将PFNN—FG和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据,前者测试组的均方根误差小于后者。 相似文献
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基于遗传算法与RBF网络的养殖池塘溶解氧模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析了工厂化水产养殖池塘溶解氧影响因素的基础上,利用RBF神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的神经网络预测模型.常规的RBF神经网络模型常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,因此,采用自适应遗传算法对RBF神经网络进行优化,模型的收敛速度明显加快.采用了养殖池塘的外部可控环境水体温度T、水流量Q、酸度(pH)以及增氧机器的转速V作为模型的输入.实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规RBF递推算法的预测精度明显提高.该方法为研制开发智能水产养殖环境监控系统以及工厂化水产养殖奠定了基础. 相似文献
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由于水轮发电机组受到水力、机械、电气等多方面因素的影响,导致其产生的故障非常复杂,且多种故障类型相互耦合,综合分析了减聚类、模糊 K-Prototypes算法以及改进的粒子群优化(PSO)算法,提出了改进的径向基函数(RBF)神经网络算法,构建了一种新的RBF神经网络模型,并将该模型应用于水轮发电机组的故障诊断中。仿真试验的结果表明,该模型的分类准确率更高,稳定性更好。 相似文献
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基于神经网络的番茄栽培管理专家系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对专家系统开发过程中存在的问题,利用神经网络的学习功能、记忆功能和并行处理的优势,提出了用神经网络建立专家系统的方法;构造了神经网络专家系统的基本框架;并详细阐述了神经网络专家系统的设计过程及BP神经网络的改进算法。 相似文献