[发明专利]一种基于优化组合神经网络的需水预测方法在审
| 申请号： | 202010056323.8 | 申请日： | 2020-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN111292124A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 刘心;邓皓;李文竹 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/02;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 056038 河北省邯郸市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化组合的Elman神经网络的需水预测方法，包括基于平均影响值(MIV)算法对输入变量进行筛选，利用思维进化算法(MEA)优化Elman神经网络的权值和阈值。MIV算法可以有效地消除影响因素的信息重叠，筛选出更好的指标；MEA算法具有良好的全局搜索能力，可以解决单纯的人工神经网络受制于初始权值和阈值的随机选择问题。因此，该方法准确度更高、预测效果更好，可以有效地对作物需水量进行预测预报，保证及时和合理调整灌溉制度，在作物需水预测中具有一定的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化组合 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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