基于遗传算法优化模糊神经网络的温室温度预测模型.pdf

【基于遗传算法优化模糊神经网络的温室温度预测模型】 在现代农业生产中，温室环境的温度控制对于作物产量至关重要。由于温室内部的温度与其他环境因素（如湿度、二氧化碳浓度、大气压和光照强度）高度耦合，形成复杂的非线性关系，因此建立精确的温室温度预测模型是一项挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种结合遗传算法（GA）优化的模糊神经网络（FNN）预测模型。 模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络优势的模型，它能有效处理不确定性问题和非线性关系。该模型通常包含五个层次：模糊输入层、模糊化层、模糊条件层、模糊判断层和去模糊化输出层。在本文中，模型采用两个输入变量（x1、x2，例如湿度和CO2浓度）和一个输出变量（y，即温度），每个输入变量被划分为两个模糊子集。通过模糊化、条件组合、模糊判断和去模糊化过程，模型能够根据输入变量的变化预测温室温度。 遗传算法作为一种全局优化工具，被用于优化模糊神经网络的参数，包括隐含层节点数和隶属度函数参数（Cji和bi）。通过模拟生物进化过程，遗传算法可以搜索到最优解，提升模型的预测精度。在实验中，经过遗传算法优化，最佳隐含层节点数确定为4，隶属度函数参数Cji和bi分别为2.920 3和2.258 8，模型的均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（MAPE）均有显著改善，分别提高了51.3%、54.2%和17.1%。 针对温室温度预测的文献调研显示，已有研究者尝试了多种预测方法，如支持向量机、主成分分析-粒子群优化-最小二乘支持向量机（PCA-PSO-LSSVM）和复数神经网络模型。这些方法都在一定程度上提高了预测精度，但遗传算法优化的模糊神经网络模型因其对非线性和耦合度的适应性，表现出了更高的预测性能。 在实际应用中，该模型可以接收温室内的实时数据，如湿度、CO2浓度、大气压和光照强度，通过预处理（如归一化）输入数据，然后利用遗传算法优化的模糊神经网络进行温度预测。这样的模型对于温室环境的精准调控具有重要意义，有助于提升温室农作物的产量和质量。 总结起来，本文介绍了一种基于遗传算法优化的模糊神经网络温室温度预测模型，该模型通过优化网络结构和参数，显著提高了预测精度。这种方法不仅适用于温室环境，也可能为其他受多因素影响的非线性系统提供预测策略。未来的研究可以进一步探索如何将此模型与其他数据增强或集成学习技术结合，以提升预测的稳定性和泛化能力。