【摘 要】
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为提高温室环境下参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)的预测精度,提出烟花算法(Fireworks Algorithm,FWA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFD0201504),国家科技支撑计划项目(2015BAD24B00)
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为提高温室环境下参考作物蒸散量(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)的预测精度,提出烟花算法(Fireworks Algorithm,FWA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的参考作物蒸散量预测模型,有效解决了极限学习机在数据预测过程中因随机输入权值矩阵和偏置矩阵导致的数据波动问题,提高了极限学习机的预测精度。以温室环境数据作为模型的输入,以参考作物蒸散量ET0为输出,建立FWAELM模型,并将结果与ELM模型预测结果进行对
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