[发明专利]一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测方法在审
| 申请号： | 202110435506.5 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113221447A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 刘勇;王佳楠;时龙闽;何淑林;刘士琛 | 申请（专利权）人： | 黑龙江大学;南通西科瑞智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/08;G06N3/12;G06F111/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测方法。步骤1：输入数据，将收集到的数据分成两组，一组作为训练数据，另一组作为测试数据；步骤2：确定神经网络的拓扑结构，设置神经网络的各项参数包括输入层、隐含层和输出层神经元的个数；步骤3：对BP神经网络进行初始化，并且获得神经网络的初始权值和阈值；步骤4：对遗传算法进行初始化，并对初始权值和阈值进行编码；步骤5：设置遗传算法的适应度函数；步骤6：进行选择、交叉和变异操作；步骤7：计算适应度值，判断是否满足终止条件；步骤8：确定获得最优的权值和阈值，完成土壤湿度的预测。本发明用以解决单纯BP神经网络模型在预测土壤湿度时出现的误差大，对土壤湿度预测不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 遗传 算法 优化 bp 神经网络 土壤湿度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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