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基于PCA-RBF神经网络的烟田土壤水分预测

admin2022-12-15 20:29 80人已围观下载完整内容

简介为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理，该文提出了基于主元分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先，利用PCA

为建立烟田土壤水分预测模型以利于烟区种植的规划和管理，该文提出了基于主元分析（PCA）与径向基函数（RBF）神经网络模型的烟田土壤水分预测方法。首先，利用PCA消除原始输入层数据的相关性，以解决神经网络建模时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题；然后，以主元模型结果为输入建立土壤水分RBF神经网络预测模型。实例研究表明，烟田土壤水分PCA-RBF神经网络预测模型具有较好的预测效果，平均预测精度达到96.02%，与全要素误差反向传播（BP）神经网络和RBF神经网络相比，平均预测精度分别提高5.20%和6.06%，完全符合实际烟区种植规划的需求，为研究其他类型的土壤水分预测提供了参考。

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