基于GA-BP神经网络的果园需水量预测.pdf

"基于GA-BP神经网络的果园需水量预测" 基于GA-BP神经网络的果园需水量预测.pdf论文主要介绍了基于遗传算法（GA）优化BP神经网络的果园需水量预测模型。该模型通过选择空气温度、土壤含水率、光照强度三个主要环境因子作为BP神经网络的输入量，并利用遗传算法的全局搜索能力优化神经网络权值和阈值，建立了GA-BP神经网络模型预测果园需水量。 该模型相比传统的BP神经网络算法具有较高的预测精度和适应性，能够较好地表达果园需水量与主要环境因子的非线性关系。实验结果表明，GA-BP预测模型的预测值比BP模型更趋近期望需水量，模型评价指标平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）均优于单一BP神经网络模型。 在果园需水量预测领域，基于GA-BP神经网络的模型具有重要的应用价值，可以为果园水资源的合理利用和精准灌溉提供科学依据。该模型也可以为农业生产、水资源管理和环境监测等领域提供重要的参考价值。 GA-BP神经网络模型的优点在于：第一，能够处理非线性关系的问题；第二，能够自动优化神经网络的权值和阈值；第三，能够提高预测的精度和适应性。 遗传算法（GA）是一种基于自然选择和遗传学的优化算法，通过模拟自然选择和遗传过程来搜索最优解。GA算法的优点在于：第一，能够全局搜索最优解；第二，能够自动优化参数；第三，能够处理复杂的非线性问题。 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，通过模拟人脑神经元的工作机理来处理非线性关系的问题。BP神经网络的优点在于：第一，能够处理非线性关系的问题；第二，能够自动学习和优化参数；第三，能够提高预测的精度和适应性。 在实际应用中，GA-BP神经网络模型可以应用于果园需水量预测、气候预测、水资源管理、环境监测等领域，具有重要的应用价值和前景。 基于GA-BP神经网络的果园需水量预测模型是一种高效、准确和智能的预测模型，能够为果园水资源的合理利用和精准灌溉提供科学依据。