【摘 要】
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在使用BP神经网络构建粮情温度预测模型时,因其存在误差高、稳定性差等缺陷,借鉴遗传算法和粒子群的思想,提出一种GANPSO?BP神经网络来预测粮食温度。首先为验证GANPSO算法的
【基金项目】
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国家重点研发计划专项项目(2017YFD0401004);河南省重点科研项目(280090);国家粮食行业公益性专项(201513001);粮食信息处理与控制教育部开放基金(KFJJ-2015-103);“北粮南运”散粮集装箱高效保质运输技术及物流信息追溯平台支撑示范工程(2018YFD0401400)~~
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在使用BP神经网络构建粮情温度预测模型时,因其存在误差高、稳定性差等缺陷,借鉴遗传算法和粒子群的思想,提出一种GANPSO?BP神经网络来预测粮食温度。首先为验证GANPSO算法的可用性,将该算法与PSO算法和IPSO算法在测试函数上利用Matlab软件进行模拟测试,结果得出GANPSO算法效果相对与其他两种算法有着明显提高;然后再对BP,PSO?BP和GANPSO?BP三种神经网络进行测试,得出BP的均方误差为0.021 79,PSO?BP的均方误差为0.017 65,GANPSO?BP的均方误差为0.
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