【摘 要】
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粮食安全是国际范围内不可忽视的一项难题,不断增长的人口数量,对粮食需求提出了挑战。水稻在我国的农业总产量中占比较高,因此水稻的产量预测作为农业研究的一项重要内容,对我国农业的发展建设以及保障粮食安全的作用不言而喻。为了提高水稻产量预测的精度,降低预测模型的复杂程度并提高其泛化性,本文对广西某地区数年来的水稻产量数据进行了分析,着重研究了特征降维和神经网络模型在作物产量预测领域上的应用,最后采用主成
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粮食安全是国际范围内不可忽视的一项难题,不断增长的人口数量,对粮食需求提出了挑战。水稻在我国的农业总产量中占比较高,因此水稻的产量预测作为农业研究的一项重要内容,对我国农业的发展建设以及保障粮食安全的作用不言而喻。为了提高水稻产量预测的精度,降低预测模型的复杂程度并提高其泛化性,本文对广西某地区数年来的水稻产量数据进行了分析,着重研究了特征降维和神经网络模型在作物产量预测领域上的应用,最后采用主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）算法和基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）循环神经网络构建了产量预测模型,该模型能够更加准确地预测水稻的产量。本文主要工作如下:（1）为解决水稻种植条件特征多、特征间存在信息冗余和量纲不一致等问题,提出了一种改进的PCA算法。该算法预处理数据阶段可以消除特征量纲,且不丢失其相关系数和变异系数。最后通过实验对比本文提出的IPCA算法和传统PCA算法,结果显示IPCA算法的降维能力更强,能够保留更多原始数据中包含的信息。（2）本文对作物产量预测问题进行了研究,建立了基于PSO的LSTM水稻产量预测模型。针对神经网络依赖初始化参数的问题,本文利用PSO算法对LSTM的训练参数进行寻优。同时提出了个体自适应调整策略、异步非线性递减策略和反向逃逸策略对PSO算法进行了改进,提高了PSO算法寻优的性能。最后设计实验验证了IPSO算法具有更好的寻优性能和稳定性。（3）利用IPSO确定LSTM的训练参数,使用IPCA算法对原始数据降维,将得到的主成分作为神经网络的输入,构成了最终的预测模型。设计实验将本文提出的模型与其他经典模型进行对比,实验结果显示本文提出的模型预测精度较高,能够快速收敛,具有较强的跳出局部最优解的能力。
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