当前位置: 首页 > 文章 > 基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测 浙江农业科学 2016 (12) 2082-2085
Position: Home > Articles > 基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测 Journal of Zhejiang Agricultural Sciences 2016 (12) 2082-2085

基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测

作  者:
张芳群;包晓敏
单  位:
浙江理工大学信息学院
关键词:
Elman神经网络;偏最小二乘法;遗传算法;PLS_GA_Elman算法
摘  要:
针对农业中虫害受多种复杂因素的影响及发生量预测问题非线性、样本少、特征变量多的特点,结合偏最小二乘回归(PLS)、遗传算法(GA)与Elman神经网络,建立了虫害发生量的PLS_GA_Elman预测模型。通过PLS回归算法对影响因素进行特征提取后,将降维变量输入Elman模型,并运用GA对Elman建模中的权值和阀值进行优化。通过实例分析表明该模型预测准确性高,能有效地预测虫害的发生量。同时为验证算法的有效性,与PLS算法、Elman神经网络算法、基于GA的Elman神经网络算法(GA_Elman)、基于GA的BP神经网络算法(GA_BP)进行比较。

相似文章

计量
文章访问数: 27
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊