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基于GRNN优化的WSNs温室大棚异常数据检测方案

作  者:
陈明霞;王晓文;张寒;甘礼福
单  位:
桂林理工大学机械与控制工程学院
关键词:
温室;异常数据检测;广义神经网络;WSNs
摘  要:
WSNs(Wireless Sensor Network)无线传感技术在进行温室大棚环境参数采集时,传感器大量布置及所受突发干扰造成数据冗余、数据偏差等问题,会干扰终端节点传感器正常工作状态,从而影响智慧农业精准决策.为解决上述问题,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)异常数据检测算法.将实验采集的300组环境量作为训练参数,150组参数作为实验数据,综合比较GRNN神经网络、PNN神经网络、传统BP神经网络在数据预测结果、正确率及运行时间3方面的性能指标.实验结果表明:GRNN神经网络算法检测异常数据准确率高,运行速度快,对农作物的精细管理具有重要意义,对智慧农业的发展具有一定的影响.

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