[发明专利]一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法在审
| 申请号： | 202111639593.2 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114202063A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 王丽娜;刘锦杰;李雪;戴文彬;张延政;王斌锐 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06N7/02 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 谢欢 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测方法，属于智能农业技术领域，该方法将遗传算法优化的初始参数作为模糊神经网络迭代的起始参数，而将模糊神经网络训练完成后进行预测得到的误差作为目标值返还给遗传算法进行下一代遗传，两种算法交替合作进行网络训练的最优参数寻找，在有限的迭代次数和遗传中能够找出建立最优预测模型的起始输入参数，在基于遗传算法优化的模糊神经网络模型中输入区域内气象站温度、相对湿度以及累计辐射数据，获得预测后的温室温度。该方法具有较好的预测准确度，可以有效预测温室温度，这为温室环境实现温度控制提供了一种新思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 优化 模糊 神经网络 温室 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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