【摘 要】
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针对作物各生长量与产量的非线性关系,利用改进粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的非线性函数拟合功能,进行温室辣椒产量预测.以作物序号及辣椒生长量：叶面积、叶片数、株高
【机 构】
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南京农业大学工学院,江苏南京210031
【出 处】
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中国园艺学会设施园艺分会2015年学术年会
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针对作物各生长量与产量的非线性关系,利用改进粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的非线性函数拟合功能,进行温室辣椒产量预测.以作物序号及辣椒生长量：叶面积、叶片数、株高、株宽、茎粗、开花数为输入量,温室辣椒产量数为输出量,建立PSO优化双隐层BP神经网络的子网络预测模型,以子网络的预测值作为辣椒产量数预测值.PSO优化的最优个体赋给双隐层BP神经网络得到的网络预测值与辣椒产量数测量值之间的相关性决定系数R2为0.956,平均绝对误差(MAE)为0.526个；为了对比其他神经网络算法的非线性函数拟合功能,同样做了PSO优化单隐层BP、GA优化双隐层BP、未优化双隐层BP、未优化单隐层BP对比试验,PSO优化双隐层BP神经网络性能最优,能够准确的预测温室辣椒产量.此方法可推广至多变量非线性系统的单或多变量预测.
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