[发明专利]基于滚动BP神经网络的温室小气候中长期预测方法有效
| 申请号： | 201710426571.5 | 申请日： | 2017-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN107180261B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 任守纲;刘鑫;顾兴健;徐焕良 | 申请（专利权）人： | 南京农业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 莫英妍;徐冬涛 |
| 地址： | 210095 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于滚动BP神经网络的温室小气候中长期预测方法，根据预测时间，每个时刻构建一个BP神经网络，最终形成一个滚动的BP神经网络群，本方法运行包括两个阶段，首先采用自动编码器进行无监督学习获得良好的初始网络参数，再利用改进的局部粒子群优化方法优化该网络参数，建立初始BP神经网络；然后在初始BP神经网络的基础上，将前一个网络的输出作为后一个网络的部分输入进行滚动训练和预测。本发明能够较准确地预测不同季节不同地域下的温室中长期环境变化趋势，并有效提高温室小气候的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 滚动 bp 神经网络 温室 小气候 中长期 预测 方法 | ||
【主权项】：
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