【摘 要】
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为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理,该文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先,利用PCA消除原始输入层
【机 构】
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四川大学工商管理学院,四川大学制造科学与工程学院,四川省凉山州烟草专卖局（公司）
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为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理,该文提出了基于主元分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先,利用PCA消除原始输入层数据的相关性,以解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题;然后,以主元模型结果为输入建立土壤水分RBF神经网络预测模型。实例研究表明,烟田土壤水分PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果,平均预测精度达到96.02%,与全要素误差反向传播(BP)神经网络和RBF神经网络相比,平均预测精度分别提高5.20%和6.06%,完全符合实际烟区种植规划的需求,为研究其他类型的土壤水分预测提供了参考。
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