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期刊论文
基于神经网络集成的作物需水量预测
基于神经网络集成的作物需水量预测
来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lion20003
【摘 要】
:
应用神经网络集成模型,以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用交叉验证方法确定网络隐层节点数,建立作物需水量的预测模型。实验结果表明,与单个神经网络与随机森林
【作 者】
:
商志根
【机 构】
:
盐城工学院电气工程学院
【出 处】
:
软件导刊
【发表日期】
:
2018年1期
【关键词】
:
神经网络
集成模型
作物需水量
随机森林
neural network
ensemble model
crop water requirements
ra
【基金项目】
:
江苏省新型环保重点实验室项目(AE201121),盐城市农业科技指导性计划项目(YKN2014012)
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应用神经网络集成模型,以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用交叉验证方法确定网络隐层节点数,建立作物需水量的预测模型。实验结果表明,与单个神经网络与随机森林模型相比,神经网络集成模型能获得更好的预测精度,可用于节水灌溉。
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