基于PSO-RBF神经网络在温室温度预测中的应用

发布时间：2019-05-11 13:00

【摘要】：为提高温室温度模型预测的准确率,提出一种基于PSO-RBF神经网络的温室温度预测模型。针对梯度下降法收敛速度慢的问题,利用PSO算法优化RBF神经网络参数;为验证该模型有效性,以农场实测数据建立样本,对温室温度进行预测,验证了其比梯度下降法优化的RBF神经网络模型具有更好的预测效果;为给温室内调控设备的提前控制提供依据,根据1月-5月温度数据,利用时间序列法预测相关温室参数,作为该模型输入,利用其预测6月份温度,预测结果表明该月温度呈上升趋势。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of greenhouse temperature model, a greenhouse temperature prediction model based on PSO-RBF neural network is proposed. In order to solve the problem of slow convergence speed of gradient drop method, PSO algorithm is used to optimize the parameters of RBF neural network. In order to verify the effectiveness of the model, the greenhouse temperature is predicted by using the measured farm data to predict the greenhouse temperature, which is better than the RBF neural network model optimized by gradient drop method. In order to provide the basis for the early control of the control equipment in the greenhouse, according to the temperature data from January to May, the relevant greenhouse parameters are predicted by the time series method as the input of the model, and the temperature in June is predicted by the time series method. The predicted results show that the temperature shows an upward trend in this month.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【分类号】：S625.5;TP183

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本文编号：2474509