【摘 要】
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针对灌溉系统水肥预测计算复杂、预测精度不高、实时性不强等问题,提出膜计算粒子群算法改进极限学习机(MCPSO-ELM)的水肥预测模型。为提高极限学习机的泛化能力和预测精度,
【机 构】
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浙江纺织服装职业技术学院机电与轨道交通学院,西安交通大学
【基金项目】
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国家“十三五”重点研发计划项目(2017YFD0201504),浙江省基础公益研究计划项目(LGN20F030001),宁波市科技富民计划项目(2017C10031)。
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针对灌溉系统水肥预测计算复杂、预测精度不高、实时性不强等问题,提出膜计算粒子群算法改进极限学习机(MCPSO-ELM)的水肥预测模型。为提高极限学习机的泛化能力和预测精度,引入粒子群算法与膜计算进行优化,利用粒子群算法的高效率搜索能力与膜计算的平行计算优势,大幅度提高收敛速度和搜索精度,不断迭代优化ELM网络的连接权值和阈值以提高预测精度,种群多样性有效解决全局搜索和局部寻优之间的平衡。建立PSO-ELM、WPSO-ELM、IPSO-ELM和MCPSO-ELM四个模型进行对比试验,MCPSO-ELM模型的
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