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基于改进粒子群算法优化BP神经网络的甜菜产量预测方法*

2021-03-27顾丽丽刘勇甄佳奇

新疆大学学报(自然科学版)(中英文) 2021年2期
关键词:模型

顾丽丽,刘勇,甄佳奇

(黑龙江大学电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080)

0 引言

甜菜生长受温湿度、光照强度等气象条件及二氧化碳的影响.本次试验田地位于黑龙江省讷河县,其土壤为淋溶黑土、土质重壤土,肥力较高,适合甜菜生长.甜菜块根含糖量是鉴定生物气候、生态状况的重要指标,是块根品质的标志.而影响甜菜块根质量的主要是气候,它决定着糖分的积累和植株的水分供应.

BP神经网络是神经网络模型中应用最广泛的模型之一,使用的修正算法是典型的误差反传算法,这使得BP神经网络具有了学习和记忆能力.该算法在众多领域都有着广泛的应用.但是BP神经网络也具有一些缺点,比如易陷入局部极值、出现瘫痪现象等.很多学者也对此进行了一些改进,创建许多改进版的BP神经网络算法,例如附加动量法、LM算法等.

本文运用改进的粒子群算法是在标准粒子群算法基础上提出一种自适应惯性权重的方法.该惯性权重前期权值较大,能够增加全局搜索能力;后期权值较小,增加算法局部搜索能力.但是在优化过程中,发现对于一些比较复杂的函数,采用这种自适应惯性权重仍然会陷入局部最小值,所以为了避免早熟现象的发生,使用反向逃逸策略,将新的优化方法应用到基本粒子群算法中,通过几个基本函数的应用,证明所提的优化方法具有更高的精度以及收敛速度.最后,利用改进的粒子群算法优化BP神经网络算……

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