【摘 要】
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粮食储备对于一个国家来说十分重要,是关乎民生的重要战略资源.储粮对于温度要求十分严格,针对传统粮仓温度预测存在非线性、精度差的问题,选用RBF神经网络建立温度预测模型,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)及列文伯格-马夸尔特算法(levenberg-marquard,LM)优化网络的参数.仿真结果可以看出,用PSO算法和LM算法优化后的神经网络模型预测精度更加准确,与PSO优化后的RBF神经网络进行比较,PSO-LM-RBF算法预测误差小,模型更加稳定.
【机 构】
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天津工业大学控制科学与工程学院,天津 300387
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粮食储备对于一个国家来说十分重要,是关乎民生的重要战略资源.储粮对于温度要求十分严格,针对传统粮仓温度预测存在非线性、精度差的问题,选用RBF神经网络建立温度预测模型,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)及列文伯格-马夸尔特算法(levenberg-marquard,LM)优化网络的参数.仿真结果可以看出,用PSO算法和LM算法优化后的神经网络模型预测精度更加准确,与PSO优化后的RBF神经网络进行比较,PSO-LM-RBF算法预测误差小,模型更加稳定.
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