基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测.pdf

《基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测》这篇文章探讨了利用现代数据建模技术预测核桃作物在果实膨大期的需水量问题。核桃作物的需水规律复杂多变，受到多种环境因素如气温、气压、相对湿度和日照时数的影响，这些因素之间存在非线性的关系。文章通过应用数学模型来解决这一挑战，旨在提高灌溉效率和核桃的产量。 文章采用了MIV（平均影响值）算法，这是一种用于特征选择的方法，通过对历史数据中的气象和需水量数据进行分析，筛选出对核桃需水量影响较大的四个关键指标：平均气温、平均气压、相对湿度和日照时数。这些指标被用作输入变量，进入经过MEA（思维进化算法）优化的Elman神经网络模型中。 Elman神经网络是一种递归神经网络，能处理时间序列数据并捕捉长期依赖关系。MEA算法则是一种优化工具，可以改善神经网络的结构和参数，使其更适应特定问题。通过这两种算法的结合，构建了一个能够预测核桃每日需水量的模型。 经过模拟实验，该模型的均方根误差为0.317，表明其预测精度较高。这种预测能力对于精准农业和水资源管理至关重要，因为它可以提前规划灌溉计划，减少水资源浪费，同时保证核桃生长期间的水分需求，从而提高作物质量和产量。 核桃需水量的准确预测对于农业节水技术的发展具有重要意义。传统的灌溉方法往往忽视作物的实时需水情况，而基于数据驱动的预测模型可以提供更加科学的决策依据。此外，该研究的应用不仅限于核桃，还可以推广到其他对水分需求敏感的作物，为现代农业的可持续发展提供技术支持。 该研究结合了神经网络、进化算法和气象数据，创新性地解决了复杂非线性关系下的需水量预测问题，展示了机器学习在农业领域的强大潜力。这种数据驱动的预测方法对于推动农业节水技术的进步、提升农业生产的经济效益和环保效益具有重要价值。