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针对传统粮仓温度预测方法非线性度大、输入变量繁杂、精度不高的问题,提出利用SOM聚类算法降低模型非线性度、利用灰色关联分析法简化模型输入变量、利用灰色GM(1,N)模型和改进神经网络相结合提高精度的预测方法。结果表明,所用方法预测误差小、模型更稳定,为粮仓温度预测提供了一种有效研究方法。
基于SOM聚类算法和灰色改进神经网络的粮仓温度预测
【摘 要】
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针对传统粮仓温度预测方法非线性度大、输入变量繁杂、精度不高的问题,提出利用SOM聚类算法降低模型非线性度、利用灰色关联分析法简化模型输入变量、利用灰色GM(1,N)模型和
【机 构】
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天津工业大学电气工程与自动化学院
【出 处】
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粮食与油脂
【发表日期】
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2019年11期
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