本文主要研究内容
作者陈智威（2019）在《基于遗传算法-鲸鱼算法优化反向传播神经网络的土壤参数预测》一文中研究指出：传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播(BP)神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,使用遗传算法-鲸鱼算法(GA-WOA)的混合算法优化BP神经网络,以此建立农业土壤参数预测模型,并与多种现有算法进行对比。结果显示,所提算法在农业土壤参数预测方面具有很强的适用性和更高的准确性。
Abstract
chuan tong de tu rang can shu yu ce chang cai yong wu li 、hua xue deng fang fa ,zai yu ce zhun que xing shang cun zai jiao da wu cha ,ju yi shou dao ren wei yin su de ying xiang 。ji yu fan xiang chuan bo (BP)shen jing wang lao ji ji gai jin suan fa de tu rang can shu yu ce fang fa sui ran bu shou ren wei yin su de ying xiang ,dan reng you jiao da de wu cha 。wei jin yi bu di gao shen jing wang lao yu ce jing du ,shi yong wei chuan suan fa -jing yu suan fa (GA-WOA)de hun ge suan fa you hua BPshen jing wang lao ,yi ci jian li nong ye tu rang can shu yu ce mo xing ,bing yu duo chong xian you suan fa jin hang dui bi 。jie guo xian shi ,suo di suan fa zai nong ye tu rang can shu yu ce fang mian ju you hen jiang de kuo yong xing he geng gao de zhun que xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自浙江农业科学的陈智威，发表于刊物浙江农业科学2019年01期论文，是一篇关于遗传算法论文,鲸鱼算法论文,反向传播神经网络论文,土壤参数论文,模型论文,浙江农业科学2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自浙江农业科学2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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