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神经网络方法在土壤墒情预测中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
在对比分析现有土壤墒情预测模型的基础上,采用改进的神经网络方法建立了土壤墒情预测模型,并结合实测数据进行误差分析,结果表明神经网络模型可成功应用于土壤墒情分析和预测,对于不同条件的地区具有广泛的适应性和推广应用前景。 相似文献
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近年来,随着以日光温室为主要形式的设施栽培技术的兴起以及神经网络在语音识别、计算机视觉、序列分类领域取得重大突破,作为一种实现时间序列预测的有效工具,越来越多的神经网络技术开始应用在温室小气候预测技术中。按照神经网络的发展顺序对不同类型的神经网络模型在温室小气候预测中的应用进行总结叙述,分别针对前馈神经网络、循环神经网络、深度神经网络及混合神经网络的发展现状和研究者对网络模型的优化情况进行详细的介绍。在此基础上,分析当前针对温室小气候预测的神经网络模型存在模型输入参数单一而无法考虑温室整体环境变化、模型结构单一导致鲁棒性不足以及模型可靠性检验方法不合适、深度模型难以实地部署的问题,提出建立混合模型、改进模型检验方式、优化深度模型网络结构等建议。以期为面向温室智能控制的进一步研究提供参考。 相似文献
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神经网络模型在农村人均收入预测中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
利用人工神经网络建立了具有时间序列对象的预测模型,并提出了基于体模型的数据处理方法,在此基础上,对吉林省榆树县大坡镇两家村的人均收进行了预测,证实了本模型的正确性和科学性。 相似文献
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人工神经网络模型应用于大坝变形 总被引:2,自引:0,他引:2
利用已有的垂线原型观测资料,建立了基于人工神经网络的大坝变形计算模型,并用原型观测数据对其进行了校核和检验。结果证明,用人工神经网络建立坝体变形的神经网络模型对大坝变形能够进行较高精度的预测,并具有一定的优越性。 相似文献
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因素分析法是一种多元统计法,可以通过线性变换,将原有数据转换成彼此不相关且维数较少的数据,本文将因素分析法引入洪水预报神经网络的输入单元精简过程,详细介绍了建模和神经网络训练过程中包括STA训练控制在内的一些关键技术问题,并通过实例评价了此应用方法的效果,通过分析,表明此方法可以在不损失或较小损失的前提下方便有效的对洪水预报神经网络结构进行精简,大大缩减了神经网络的规模,提高了效率,具有很高的实用价值。 相似文献
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利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。 相似文献
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河道洪水预测的BP网络模型及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对长江中游螺山至汉口站洪水过程, 采用一种改进BP算法,初步建立了考虑区间入流的河道洪水预测的BP神经网络模型,利用该模型对汉口站1986~1987,1998~1999年汛期洪水进行了预报。结果表明,在延长预见期为5d的情况下,应用神经网络对长江中游汉口站流量进行预报是可行的。 相似文献
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蔬菜是居民生活饮食的重要组成部分,蔬菜价格预测存在着价格波动幅度大、影响因素复杂多样、精度不高等难点。本研究以黄瓜为研究对象,分析了影响黄瓜价格的供给、需求、流通等因素,引入Lasso回归模型对影响因素进行筛选,获得12项关联度较大的因素。在此基础上,构建了一种基于影响因素的Lasso回归方法与BP神经网络相结合的组合模型(L-BPNN),开展黄瓜短期价格预测,并与Lasso回归模型、BP神经网络模型、RBF神经网络模型等回归分析和智能分析方法等进行了对比验证研究。结果表明:使用L-BPNN模型预测黄瓜价格,其平均相对误差最小,仅为0.66%,比Lasso回归模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型分别低64.52%、82.11%和86.2%,具有较高的预测精度。本研究结果实现了黄瓜的短期价格预测,也可推广到其他蔬菜品种,对于保障菜农收入、稳定蔬菜市场价格等具有重要意义。 相似文献