论文部分内容阅读
为提高土壤墒情预测精度,提出了一种基于遗传算法(GA)、改进粒子群算法(IPSO)、误差反向传播(BP)神经网络和支持向量机(SVM)的土壤墒情组合预测模型(GA_IPSO_BP-SVM)。该模型首先在BP神经网络的权阈值选择中同时引入GA和IPSO构成GA_IPSO_BP模型,然后对GA_IPSO_BP和SVM模型分别进行训练和数据仿真,最后利用建立的加权模型对GA_IPSO_BP和SVM模型的土壤墒情预测结果进行组合。以安庆市8个监测站某时段内农田土壤墒情数据为例,分别按隔日、两日后和三日后三种