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为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。 相似文献
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围绕机械设计制造及自动化专业生产实习教学探究了其开展的意义,分析了目前的开展现状,并提出了具体的优化建议,以供参考。 相似文献
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稻米是福建人民的主粮,稻作科技进步与稻米生产发展息息相关。历史证明,稻作科技进步在推动稻作生产水平从一个台阶登上另一个台阶起着决定性作用,由于稻作科技不断进步,稻米产量逐年提高,它对保持福建经济发展、社会稳定发挥了巨大作用。当前,以认真贯彻“自主创新,重点跨越,支。撑发展。引领未来”的新时期国家科技方针,坚持以自主创新为主题,以服务“三农”、推动和引领农村经济社会发展为宗旨。以改革创新为动力,要求发展“优质、高产、高效”农业的形势下,回顾历史,探讨和把握科技发展趋势,确定研究方向,保持稻作科技、稻米生产与经济发展的要求相适应,有着迫切的现实意义和深远影响。 相似文献
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