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基于改進(jìn)粒子群算法的平房倉糧溫BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建立

中國糧油學(xué)報(bào) 頁數(shù): 6 2022-12-14
摘要: 在傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的基礎(chǔ)上引入改進(jìn)的粒子群算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閾值進(jìn)行不斷優(yōu)化,針對(duì)平房倉內(nèi)部不同溫度監(jiān)測點(diǎn)處的糧食溫度建立預(yù)測模型,改進(jìn)后的粒子群算法擁有更好的局部尋優(yōu)能力和全局尋優(yōu)能力,較傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測擁有更精確的預(yù)測精度,更小的預(yù)測誤差,使優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能快速的從歷史糧溫中總結(jié)平方倉糧溫變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)平房倉糧溫的預(yù)測。 (共6頁)

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