基于GA-BP神经网络的热带果树种植适宜度分析

发布时间：2021-08-13 06:35

　　热带果树种植适宜度分析对于发展热带果树生产、减少灾害影响具有重要意义。针对统计方法自适应能力低的问题,提出一种将改进的遗传算法（GA）和误差反向传播（BP）神经网络相结合对热带果树种植适宜度进行评价的方法（GA-BP神经网络方法）。首先采用常用的自适应算法对GA的交叉概率和变异概率进行改进,再通过GA得到优化的BP神经网络的初始权值和阈值,在此基础上BP神经网络进行进一步的学习,得到满足误差要求的解。将GA-BP神经网络与传统BP神经网络在twonorm数据集上进行了比较测试,并使用实际气象数据进行了热带果树种植适宜度分析。实验结果表明,GA-BP神经网络的分类准确率较传统BP神经网络高4%左右,网络训练时间减少了3个轮次左右。该方法对热带果树种植适宜度的分析和评价具有应用推广价值。 

【文章来源】：计算机应用. 2019,39(S1)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 GA-BP神经网络基本原理
    1.1 BP神经网络
    1.2 遗传算法
    1.3 自适应遗传算法
    1.4 遗传算法优化BP神经网络流程
2 GA-BP网络设计及性能验证
    2.1 数据规范化处理
    2.2 GA-BP神经网络结构设计及参数设置
        1) 输入层和输出层节点设计。
        2) 隐含层设计。
        3) 参数规格设计。
    2.3 最大进化代数确定
    2.4 性能验证
3 基于GA-BP的热带果树种植适宜度分析
    3.1 影响因素选取
    3.2 数据预处理及网络参数设计
    3.3 最大进化代数确定
    3.4 在热带果树气象数据集上的对比实验
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统研究[J]. 诸飞,俞阿龙.  现代电子技术. 2018(11)
[2]一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型[J]. 周星勇,杨容浩,王志胜,冉中鑫.  测绘工程. 2018(03)
[3]GA-BP算法在船舶主机故障诊断中的应用[J]. 何琪,毛攀峰,徐鹏.  仪表技术. 2018(03)
[4]基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型[J]. 顾廷炜,孔德仁.  南京理工大学学报. 2017(05)
[5]基于GIS与RS的贵州省芒果种植气候区划[J]. 吴小波,韩树全,黄海,龚德勇,范建新.  江苏农业科学. 2017(20)
[6]基于GA-BP神经网络的计算机智能化图像识别技术探究[J]. 曹永峰,赵燕君.  应用激光. 2017(01)
[7]基于GIS的广东省香蕉寒害风险区划[J]. 郑璟,杜尧东,王华.  广东气象. 2015(03)
[8]气候变化对新疆红枣种植气候区划的影响[J]. 张山清,普宗朝,李景林,李新建,吉春容,傅玮东,王命全,李晓菊,郑新倩.  中国生态农业学报. 2014(06)
[9]GA-BP神经网络与BP神经网络性能比较[J]. 刘春艳,凌建春,寇林元,仇丽霞,武俊青.  中国卫生统计. 2013(02)
[10]基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型[J]. 王德明,王莉,张广明.  浙江大学学报(工学版). 2012(05)

硕士论文
[1]遗传算法优化的BP神经网络在连云港港口吞吐量预测中的应用研究[D]. 杨客.深圳大学 2017



本文编号：3339951