基于遗传算法优化模糊神经网络的温室温度预测模型

来源 :山西大同大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hnkfxndz
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在农业生产发展当中,影响温室农作物产量的因素有很多,温度是最重要的环境参数之一,与其他各环境因素具有很高的耦合度,存在非线性问题。针对上述问题本文提出了一种基于遗传算法优化模糊神经网络(GA-FNN)的温室温度预测模型。在温室内选取湿度、CO2、大气压和光照强度数据作为模型输入,温度数据作为模型唯一输出。试验结果表明,获得最佳隐含层节点数为4、隶属度函数参数(Cji,bi)参数分别为2.9203和2.2588,RMSE,MAE,MAPE分别
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