【摘 要】
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传统的BP神经网络模型在预测仓内稻谷温度的过程中存在易陷入局部最优值及收敛速度慢的问题,为了提高预测准确性,文中采用自适应变异的粒子群算法优化BP神经网络模型对温度进行预测。在标准粒子群算法优化BP神经网络的基础上,引入一种自适应变异的粒子群算法对BP神经网络进行优化,加强算法跳出局部最优的能力。对温度数据进行归一化处理后,建立自适应变异的粒子群算法优化BP神经网络预测模型,对仓内稻谷的最高温度进行预测,将预测结果与BP神经网络模型和粒子群优化的BP神经网络模型进行对比分析。仿真结果表明,与传统的BP神经
【基金项目】
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教育部高等学校博士点专项基金(20133401110003),安徽省高校省级优秀青年人才基金重点项目(2013SQRL008ZD)。
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传统的BP神经网络模型在预测仓内稻谷温度的过程中存在易陷入局部最优值及收敛速度慢的问题,为了提高预测准确性,文中采用自适应变异的粒子群算法优化BP神经网络模型对温度进行预测。在标准粒子群算法优化BP神经网络的基础上,引入一种自适应变异的粒子群算法对BP神经网络进行优化,加强算法跳出局部最优的能力。对温度数据进行归一化处理后,建立自适应变异的粒子群算法优化BP神经网络预测模型,对仓内稻谷的最高温度进行预测,将预测结果与BP神经网络模型和粒子群优化的BP神经网络模型进行对比分析。仿真结果表明,与传统的BP神经
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