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基于GRNN算法的白芨产量智能预测模型

关键词:
白芨;智能;预测;GRNN算法;产量;
摘  要:
为确保白芨种植户(企业)获得最大的经济效益,科研人员取得精确的数据进行科学研究。首先,收集白芨种植过程中,浇水量、施肥量、喷洒农药量以及对应的单位面积产量等数据,构建基于广义回归神经网络(general regression neural network,简称GRNN)算法的智能预测模型对特定种植条件下白芨的产量进行预测,得到不同种植环境下白芨的不同产量数据;然后,将这些数据输入信息系统中,为用户提供数据,以便于在最适合的条件下种植白芨。试验结果表明,GRNN在小样本构建智能预测模型时能够取得较好的预测效果。因此,在白芨种植过程中,当测试数据、输入数据不断增大的同时,采用该模型能够为种植户(企业)提高更精准的种植信息,最大化地提高产量,增加经济效益;为科研人员提供准确的数据确保研究成果的真实性。

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