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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室番茄產(chǎn)量預(yù)測.pdf

  • 資源ID:9199       資源大?。?span id="os3bhb2" class="font-tahoma">1.34MB        全文頁數(shù):7頁
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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室番茄產(chǎn)量預(yù)測.pdf

收 稿 日 期 2019 07 15 修 回 日 期 2019 10 10 基 金 項(xiàng) 目 國 家 自 然 科 學(xué) 基 金 61673281 博 士 后 面 上 項(xiàng) 目 2018M631820 青 海 省 重 點(diǎn) 研 發(fā) 項(xiàng) 目 2017 NK 107 遼 寧 省 重 點(diǎn) 研 發(fā) 項(xiàng) 目 2018103007 作 者 簡 介 尹 義 志 男 在 讀 碩 士 研 究 生 主 要 從 事 溫 室 番 茄 栽 培 技 術(shù) 研 究 E mail yinyizhi 1 通 信 作 者 王 永 剛 男 副 教 授 主 要 從 事 溫 室 智 能 優(yōu) 化 控 制 研 究 E mail wygvern 番 茄 是 中 國 北 方 地 區(qū) 設(shè) 施 栽 培 的 主 要 蔬 菜 之 一 北 方 地 區(qū) 日 光 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 種 植 多 采 用 高 效 輪 作 的 栽 培 模 式 1 溫 室 的 環(huán) 境 因 子 土 壤 的 營 養(yǎng) 含 量 與 番 茄 的 生 理 特 性 直 接 決 定 了 番 茄 的 產(chǎn) 量 預(yù) 測 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 產(chǎn) 量 能 夠 為 確 定 適 宜 的 種 植 計(jì) 劃 合 理 安 排 施 肥 量 灌 溉 量 及 時(shí) 采 取 除 蟲 除 草 等 措 施 定 期 采 取 通 風(fēng) 增 溫 補(bǔ) 光 等 措 施 為 番 茄 的 健 康 生 長 創(chuàng) 造 良 好 環(huán) 境 前 人 對(duì) 于 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 的 基 于 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 尹 義 志 王 永 剛 張 楠 楠 劉 宇 航 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院 沈陽 110161 摘 要 為 解 決 北 方 日 光 溫 室 內(nèi) 傳 統(tǒng) 的 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 方 法 預(yù) 測 精 度 低 預(yù) 測 結(jié) 果 與 實(shí) 際 產(chǎn) 量 相 差 較 大 無 法 保 證 資 源 的 合 理 利 用 和 經(jīng) 濟(jì) 效 益 最 大 化 等 問 題 提 出 運(yùn) 用 將 小 波 分 析 和BP 網(wǎng) 絡(luò) 結(jié) 合 的 方 式 預(yù) 測 溫 室 內(nèi) 番 茄 產(chǎn) 量 首 先 利 用 相 應(yīng) 的 傳 感 器 設(shè) 備 獲 取 溫 室 內(nèi) 的 各 種 變 量 數(shù) 據(jù) 應(yīng) 用MATLABR2017a 軟 件 對(duì) 其 進(jìn) 行 處 理 并 分 類 剔 除 掉 偏 差 較 大 的 數(shù) 據(jù) 并 進(jìn) 行 特 征 提 取 篩 選 出8 種 與 番 茄 產(chǎn) 量 相 關(guān) 的 特 征 參 數(shù) 作 為 模 型 的 輸 入 變 量 然 后 設(shè) 計(jì) 構(gòu) 建 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 預(yù) 測 模 型 將 處 理 后 的 數(shù) 據(jù) 作 為 模 型 的 輸 入 變 量 并 且 不 斷 修 正 模 型 參 數(shù) 通 過 多 次 訓(xùn) 練 和 校 正 提 升 預(yù) 測 精 度 并 將 該 模 型 與BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 作 物 機(jī) 理 模 型 相 比 較 試 驗(yàn) 結(jié) 果 表 明 此 模 型 的 預(yù) 測 結(jié) 果 與 實(shí) 際 產(chǎn) 量 間 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為1 02 預(yù) 測 精 度 和 擬 合 效 果 均 優(yōu) 于BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 和 作 物 機(jī) 理 模 型 運(yùn) 算 速 度 較 快 且 具 有 較 好 的 魯棒性和函數(shù)逼近能力 能夠?yàn)槎款A(yù)測北方日光溫室番茄產(chǎn)量提供一定的理論和技術(shù)依據(jù) 關(guān)鍵詞 番茄 產(chǎn)量 日光溫室 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 中圖分類號(hào) S641 2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1673 2871 2020 08 053 07 Study on tomato yield prediction in greenhouse based on wavelet neural network YINYizhi WANGYonggang ZHANGNannan LIUYuhang CollegeofIngormationandElectricalEngineering ShenyangAgriculturalUniversity Shenyang110161 Liaoning China Abstract In order to solve the problem of low accuracy large gap between the prediction effect and the actual yield impossible to ensure the rationalusing of resources and the maximumof economicbenefitsin the traditionaltomatoyield prediction method in northern solar greenhouse In this experiment the method of combining wavelet analysis with BP network was proposed to predict tomato yield in greenhouse Firstly all kinds of variable data in greenhouse were acquired by using corresponding sensor equipment MATLAB R2017a software was used to classify the data and eliminatethelargedeviations Thefeatureextractingwascompleted Therewereeightcharacteristicparametersembracing high correlation with tomato yield selected as input variables Then the wavelet neural network prediction model was designed and established The processed data was considered as the input of the model The model parameters were revised constantly and improving the prediction accuracy by training and modifications The model was compared with BP neural network model and mechanism model The test results showed that the model s average relative error was 1 02 between the prediction values and actual measurement values The prediction accuracy and fitting effect were better than BP neural network model and crop mechanism model The calculation speed was faster and it had good robustness and function approximation ability It could provide theoretical and technical reference for quantitative predictionoftomatoyieldinnorthernsolargreenhouse Keywords Tomato Yield Sunlightgreenhouse BPneuralnetwork Waveletneuralnetworkmodel 中 中 國 國 瓜 瓜 菜 菜 2020 33 8 53 59 試驗(yàn)研究 53 中 國 瓜 菜 第33 卷 試驗(yàn)研究 研 究 十 分 廣 泛 但 大 多 集 中 于 應(yīng) 用 作 物 機(jī) 理 模 型 或 作 物 生 長 發(fā) 育 模 型 對(duì) 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 產(chǎn) 量 進(jìn) 行 預(yù) 測 涉 及 的 參 數(shù) 相 對(duì) 較 少 計(jì) 算 方 法 具 有 一 定 的 局 限 性 其 中 包 括 ELCROS 初 級(jí) 作 物 生 長 模 擬 程 序 BACROS 基 礎(chǔ) 作 物 生 長 模 擬 模 型 WOFOST 糧 食 作 物 研 究 模 型 TOMGRO 溫 室 番 茄 生 長 發(fā) 育 模 擬 模 型 等 程 序 和 模 型 2 5 然 而 ELCROS 模 型 對(duì) 植 物 和 土 壤 中 許 多 基 礎(chǔ) 過 程 涉 及 較 少 考 慮 的 綜 合 因 素 較 少 BACROS 模 型 歸 為 綜 合 模 型 一 類 模 擬 大 田 作 物 生 長 發(fā) 育 階 段 的 潛 在 生 長 和 蒸 騰 作 用 但 未 考 慮 環(huán) 境 因 子 的 脅 迫 作 用 預(yù) 測 結(jié) 果 不 佳 WO FOST 模 型 對(duì) 作 物 生 長 階 段 的 物 理 和 生 理 過 程 進(jìn) 行 分 析 能 夠 應(yīng) 用 于 多 種 環(huán) 境 但 計(jì) 算 方 法 的 規(guī) 范 性 較 差 預(yù) 測 結(jié) 果 不 理 想 TOMGRO 模 型 的 推 理 運(yùn) 算 過 程 過 于 繁 雜 在 應(yīng) 用 上 具 有 一 定 的 局 限 性 在 實(shí) 際 生 產(chǎn) 中 影 響 番 茄 產(chǎn) 量 的 因 素 較 多 輸 入 變 量 較 為 多 樣 邏 輯 關(guān) 系 較 為 復(fù) 雜 所 以 需 要 采 用 運(yùn) 算 能 力 非 線 性 處 理 能 力 以 及 逼 近 能 力 較 強(qiáng) 的 模 型 溫 室 內(nèi) 環(huán) 境 復(fù) 雜 多 種 因 素 耦 合 嚴(yán) 重 目 前 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 已 經(jīng) 應(yīng) 用 于 對(duì) 溫 室 環(huán) 境 的 控 制 和 對(duì) 溫 室 內(nèi) 農(nóng) 作 物 產(chǎn) 量 預(yù) 測 的 研 究 中 但 是 選 用 傳 統(tǒng) 的 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 預(yù) 測 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 極 易 陷 入 局 部 最 優(yōu) 化 預(yù) 測 效 果 不 能 滿 足 試 驗(yàn) 要 求 無 法 精 準(zhǔn) 預(yù) 測 溫 室 番 茄 的 產(chǎn) 量 筆 者 提 出 應(yīng) 用 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 對(duì) 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 進(jìn) 行 預(yù) 測 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 是 在BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 基 礎(chǔ) 上 充 分 考 慮 和 分 析 了 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 結(jié) 構(gòu) 和 激 勵(lì) 函 數(shù) 的 特 點(diǎn) 結(jié) 合 小 波 分 析 算 法 而 構(gòu) 建 的 具 有 較 強(qiáng) 的 自 適 應(yīng) 能 力 和 容 錯(cuò) 能 力 能 夠 較 好 地 逼 近 線 性 和 非 線 性 函 數(shù) 6 8 采 用 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 對(duì) 溫 室 內(nèi) 番 茄 產(chǎn) 量 進(jìn) 行 預(yù) 測 經(jīng) 過 試 驗(yàn) 驗(yàn) 證 此 模 型 能 夠 快 速 準(zhǔn) 確 地 預(yù) 測 日 光 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 產(chǎn) 量 對(duì) 合 理 規(guī) 劃 溫 室 內(nèi) 的 作 物 種 類 和 制 定 種 植 計(jì) 劃 具 有 一 定 的 參 照 作 用 而 且 對(duì) 提 升 溫 室 系 統(tǒng) 性 能 具 有 一 定 的 促 進(jìn) 作 用 并 且 對(duì) 當(dāng) 地 番 茄 供 需 平 衡 的 調(diào) 控 管 理 以 及 當(dāng) 地 相 應(yīng) 農(nóng) 業(yè) 政 策 的 制 定 具 有 重 要 意 義 若 模 型 的 預(yù) 測 效 果 較 好 可 以 根 據(jù) 預(yù) 測 結(jié) 果 針 對(duì) 相 應(yīng) 的 情 況 制 定 播 種 灌 溉 施 肥 等 管 理 計(jì) 劃 推 薦 有 效 的 措 施 達(dá)到資源利用的合理化和效益最大化 1 材料與方法 1 1 材料 試 驗(yàn) 地 點(diǎn) 位 于 遼 寧 省 沈 陽 農(nóng) 業(yè) 大 學(xué) 科 研 試 驗(yàn) 基 地 地 處 41 82 N 123 57 E 海 拔 高 度 81 m 屬 溫 帶 季 風(fēng) 型 大 陸 氣 候 全 年 日 照 時(shí) 間 約 2 800 h 年 平 均 降 雨 量 600 800 mm 年 平 均 氣 溫 6 20 9 70 年 均 無 霜 期 155 180 d 溫 室 選 用 遼 沈 型 日 光 溫 室 東 西 走 向 長 80 m 寬 8 50 m 磚 土 墻 高4 20m 采 光 面 選 用 拋 物 面 式 利 用PVC 防 老 化 塑 料 無 滴 膜 作 為 棚 膜 應(yīng) 用 防 雨 棉 被 保 溫 9 11 試 驗(yàn) 土 壤 為 棕 壤 土 土 壤 砂 粒 粉 粒 黏 粒 比 率 分 別 為 37 60 40 70 21 30 田 間 持 水 率 為0 26cm 3 cm 3 土 壤 的 化 學(xué) 性 質(zhì) 見 表1 對(duì) 番 茄 整 個(gè) 生 育 期 進(jìn) 行 監(jiān) 測 按 照 規(guī) 定 的 時(shí) 間 間 隔 對(duì) 所 需 數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 采 集 并 不 斷 觀 察 番 茄 長 勢 制 定 合 理 的 灌 溉 噴 藥 施 肥 等 計(jì) 劃 使 試 驗(yàn) 區(qū) 的 番 茄 正 常 生 長 并 且 定 期 對(duì) 試 驗(yàn) 區(qū)進(jìn)行除蟲 除草 保障番茄的品質(zhì)和產(chǎn)量 表1 供 試 土 壤 基 本 理 化 性 質(zhì) 理化性質(zhì) 數(shù)值 w 全氮 g kg 1 0 87 w 全磷 g kg 1 1 58 w 全鉀 g kg 1 20 78 w 速效氮 mg kg 1 35 20 w 速效磷 mg kg 1 48 94 w 速效鉀 mg kg 1 97 55 w 有機(jī)質(zhì) g kg 1 13 73 1 2 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 試 驗(yàn) 分 為 春 秋2 茬 進(jìn) 行 每 次 試 驗(yàn) 方 案 相 同 試 驗(yàn) 自2010 年 開 始 到 目 前 為 止 累 積 了9a 年 的 試 驗(yàn) 數(shù) 據(jù) 溫 室 面 積 為680m 2 溫 室 內(nèi) 采 用 雙 行 種 植 方 式 壟 寬 65 cm 壟 高 15 cm 壟 長 7 m 壟 面 覆 膜 番 茄 種 植 間 距40cm 行 距40cm 每 壟35 株 試驗(yàn)以粉果番茄 粉冠一號(hào) 為供試作物 試 驗(yàn) 選 取 以 下 參 數(shù) 作 為 模 型 輸 入 變 量 環(huán) 境 溫 度 環(huán) 境 濕 度 灌 溉 量 氮 肥 投 入 量 磷 肥投入量 鉀肥投入量 CO2 濃度 光照強(qiáng)度 1 3 方法 1 3 1 作 物 產(chǎn) 量 機(jī) 理 模 型 分 析 溫 室 內(nèi) 影 響 番 茄 產(chǎn) 量 的 因 素 有 很 多 其 生 長 發(fā) 育 過 程 包 括 不 同 階 段 生 長 發(fā) 育 時(shí) 間 的 長 短 除 了 與 品 種 基 因 型 有 關(guān) 還 與 環(huán) 境 因 素 有 關(guān) 因 此 需 要 從 各 生 長 發(fā) 育 階 段 的 作 用 以 及 各 階 段 相 關(guān) 的 影 響 因 子 綜 合 考 慮 模 型 的 建 立 參 考 陳 祥 蘭 等 12 的 研 究 作 物 生 長 發(fā) 育 過 程 機(jī)理模型可用式 1 表示 DVR dD V P d t 1 D S f K f T f D f EC f T 1 其 中 f K 基 本 發(fā) 育 函 數(shù) 表 達(dá) 式 為f K e k K 基 本 發(fā) 育 系 數(shù) 它 與 作 物 遺 傳 特 性 有 關(guān) 其 大 小 象 征 作 物 生 長 發(fā) 育 的 快 慢 也 是 區(qū) 分 作 物 早 54 第8 期 等 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室番茄產(chǎn)量預(yù)測 試驗(yàn)研究 表2 田 間 管 理 及 產(chǎn) 量 數(shù) 據(jù) 年份 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 環(huán)境 溫度 21 83 22 61 25 61 22 97 24 96 21 98 22 52 23 58 24 72 環(huán)境濕度 72 95 71 27 74 93 71 92 72 61 70 46 72 17 74 65 73 79 灌溉量 m 3 hm 2 2110 2080 2000 2080 2100 2070 2040 2070 2006 氮肥投入量 kg hm 2 405 364 387 379 345 370 387 404 368 磷肥投入量 kg hm 2 189 190 197 198 182 183 188 181 191 鉀肥投入量 kg hm 2 196 198 192 183 186 181 187 192 198 CO2 mg m 3 1010 990 1320 1500 1270 1490 940 1380 1060 光照強(qiáng)度 lx 25400 24900 25800 23000 22300 24100 26500 24700 23200 番茄總產(chǎn)量 kg hm 2 21500 21000 21300 20600 20900 21400 21300 21500 21400 晚熟的指標(biāo) DVR 發(fā)育速率 其倒數(shù)為發(fā)育時(shí)間 DVP 發(fā) 育 進(jìn) 程 其 值 是 整 數(shù) 意 味 著 當(dāng) 前 發(fā) 育 階 段 剛 好 結(jié) 束 反 之 則 說 明 當(dāng) 時(shí) 介 于 兩 個(gè) 發(fā) 育 階 段 之間 當(dāng)其值為1 表明該階段已經(jīng)結(jié)束 因 此 假 設(shè) 某 種 作 物 播 種 時(shí) 間 已 知 憑 借 DVR 即 可 推 算 出 完 成 每 一 生 長 發(fā) 育 階 段 的 時(shí) 間 和 具 體 日期 其數(shù)學(xué)表達(dá)式為式 2 DVP i 1 DVP i DVR t 2 i 表 示 第 i 階 段 t 表 示 步 長 取 步 長 為 1 d DVP 0 0 dD V P d t 發(fā) 育 速 度 采 取 發(fā) 育 進(jìn) 程 的 變 化 率 來 描述 DS 完成具體生長發(fā)育階段的時(shí)間 f T 溫度因子影響函數(shù) f t 晝夜溫差影響函數(shù) f D 日照時(shí)間因子影響函數(shù) f EC 水 分 肥 料 等 因 子 的 影 響 函 數(shù) 表 達(dá) 式 為 各因子影響函數(shù)積 f EC f EU f EW f ECT f EU 肥料因子影響函數(shù) f EW 水分因子影響函數(shù) f ECT 播種深度因子影響函數(shù) 依 據(jù) 相 關(guān) 試 驗(yàn) 實(shí) 際 采 集 到 的 信 息 確 定 函 數(shù) f T f D f EC f t 及 參 數(shù)K 的 值 番 茄 生 長 發(fā) 育 過 程 不 僅 與 品 種 基 因 型 特 性 有 關(guān) 還 和 環(huán) 境 因 素 有 關(guān) 13 16 非 線 性 模 型 克 服 了 線 性 模 型 的 局 限 性 而 采 用 光 照 有 效 積 溫 及 CO2 濃 度 客 觀 地 描 述 水 分 有 效 積 溫 及 肥 料 的 效 用 17 21 根 據(jù) 番 茄 生 長 發(fā) 育 階 段 非 線 性 模 型 的 分 析 當(dāng)CO2 濃 度 適 宜 且 無 病 蟲 害 時(shí) 番 茄 生 長 發(fā) 育 的 非 線 性 機(jī) 理 模 型 可 用 式 3 表 示 3 d 1 d DVR DVR f K f T f D f EC f t t DS 2 CO f K f TP f TQ f DG f DC f f ECT 2 2 CO CO min max min max 0 min max 0 0 min max 0 1 P Q G C L k T T T T D D D D e e T T T T D D D D t 2 2 CO CO min max min max 0 min max 0 0 min max 0 1 P Q G C L k T T T T D D D D e e T T T T D D D D t f ECT 2 2 CO CO min max min max 0 min max 0 0 min max 0 1 P Q G C L k T T T T D D D D e e T T T T D D D D t T 某階段番茄生長發(fā)育適宜的平均溫度 Tmin 番茄發(fā)育的下限溫度 Tmax 番茄發(fā)育的上限溫度 D 平均日長 Dmax 該階段的最長日長 Dmin 該階段的最短日長 P Q 溫 度 對(duì) 番 茄 生 長 發(fā) 育 過 程 影 響 程 度 的 指 標(biāo) G C 光 照 對(duì) 番 茄 生 長 發(fā) 育 過 程 影 響 程 度 的 指 標(biāo) f ECT 表 征 播 種 深 度 與 出 苗 速 率 相 互 關(guān) 系 的函數(shù) 其只在播種期起作用 其余階段值均為1 CO2 溫室內(nèi)晝平均CO2 濃度 L C O 2 番 茄 發(fā) 育 的 臨 界 CO2 濃 度 取 L C O 2 80 L L 1 t CO2 濃度影響因子 1 3 2 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 的 建 立 1 數(shù) 據(jù) 的 歸 一 化 處 理 通 過 利 用 傳 感 器 等 技 術(shù) 手 段 獲 取 試 驗(yàn) 所 需 的 溫 室 內(nèi) 各 種 變 量 的 數(shù) 據(jù) 試 驗(yàn) 團(tuán) 隊(duì) 已 經(jīng) 在 溫 室 番 茄 種 植 與 管 理 方 面 進(jìn) 行 了 多 年 的 試 驗(yàn) 積 累 具 有 較 多 的 溫 室 番 茄 管 理 經(jīng) 驗(yàn) 和 試 驗(yàn) 數(shù) 據(jù) 應(yīng) 用 2010 2018 年的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 各參數(shù)值見表2 為 了 提 高 模 型 的 預(yù) 測 精 度 采 用 線 性 化 處 理 方 尹義志 55 中 國 瓜 菜 第33 卷 試驗(yàn)研究 網(wǎng)絡(luò)初始化 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 小波變換 調(diào)整小波誤差 輸出網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值 求誤差E E是否滿 足要求 超過最大 迭代次數(shù) 對(duì)權(quán)值 伸縮因子 平移因子進(jìn)行調(diào)整 訓(xùn)練結(jié)束 訓(xùn)練失敗 Y Y N N 圖2 模 型 運(yùn) 行 流 程 法對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理 其變換關(guān)系式為 X i X i X m i n X m a x X m i n i 1 2 3 4 通 過 上 式 將 輸 入 數(shù) 據(jù) 歸 一 化 為 0 1 范 圍 內(nèi) 的 數(shù) 值 使 識(shí) 別 數(shù) 據(jù) 的 動(dòng) 態(tài) 范 圍 減 小 增 加 模 型 預(yù) 測 成功的概率 2 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 報(bào) 模 型 的 構(gòu) 建 將 優(yōu) 選 出 的 8 種 特 征 參 數(shù) 作 為 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) WNN 模 型 的 輸 入 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 作 為 輸 出 網(wǎng) 絡(luò) 的 結(jié) 構(gòu) 對(duì) 于 模 型 的 預(yù) 測 精 度 穩(wěn) 定 性 至 關(guān) 重 要 構(gòu) 建 模 型 時(shí) 首 先 要 考 慮 模 型 的 結(jié) 構(gòu) 使 其 能 夠 滿 足 試 驗(yàn) 要 求 保 證 模 型 穩(wěn) 定 性 與 可 靠 性 然 后 應(yīng) 用 誤 差 函 數(shù) 分 析 存 在 的 問 題 繼 續(xù) 優(yōu)化模型 提升預(yù)測精度 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 ji w kj w x 1 x 2 i x y 1 y 2 y k g a 2 b 2 x g a x 1 1 b g a x j b j I J K 圖1 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 結(jié) 構(gòu) 圖 圖 中 X X1 X2 Xi T 為 輸 入 樣 本 母 小 波 函 數(shù) 的值需要在一定 的 范圍內(nèi) 如式 5 所示 5 R 2 g x dx x x dx 其 中 R 2 g x dx x 為 R 2 g x dx x 的 傅 里 葉 函 數(shù) 變 換 該 模 型 選用的母 小 波函數(shù)為 2 cos 1 75 exp 2 g x x x 6 將 母 小 波 函 數(shù) 進(jìn) 行 尺 度 和 平 移 變 換 構(gòu) 造 小 波 基函數(shù) 1 j j j a b j j x b g x g a a 7 其 中 aj bj 分 別 為 第j 個(gè) 隱 含 層 節(jié) 點(diǎn) 的 尺 度 因 子和平移因子 k y 為模型的輸出 1 1 I ji i j k i k kj j j W x b y W g a 8 Xi i 1 2 輸 入 層 第 i 個(gè) 節(jié) 點(diǎn) 的 輸 入 yk k 1 2 k 輸出層第k 個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出 所 采 用 的 模 型 為 單 隱 含 層 的 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 輸 入 層 具 有8 個(gè) 神 經(jīng) 元 輸 出 層 具 有1 個(gè) 神 經(jīng) 元 在 滿 足 模 型 精 度 的 條 件 下 確 定 隱 含 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) 并 保 證 模 型 結(jié) 構(gòu) 的 緊 湊 性 避 免 冗 余 下 式 為 常 用 的 斷 定 隱含層節(jié) 點(diǎn) 數(shù)的計(jì)算方法 1 L N 9 L M N A 10 式 中 L 隱 含 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) M 輸 入 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) N 為 輸 出 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) A 為0 10 間 的 常 數(shù) 通 過 不 斷 實(shí) 驗(yàn)確定最佳隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)見表3 表3 不 同 隱 含 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) 對(duì) 網(wǎng) 絡(luò) 預(yù) 測 誤 差 的 影 響 學(xué)習(xí)速率 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 動(dòng)量系數(shù) 0 85 0 85 0 85 0 85 0 85 0 85 最大容許誤差 0 01 0 01 0 01 0 01 0 01 0 01 隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù) 3 4 5 6 7 8 預(yù)測誤差 2 08 1 86 1 02 2 13 2 82 3 45 從 表3 中 可 以 看 出 預(yù) 測 誤 差 在 隱 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) 的 個(gè) 數(shù) 是5 時(shí) 最 小 由 此 可 以 確 定 隱 層 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) 選3 經(jīng) 過 對(duì) 數(shù) 據(jù) 的 分 類 處 理 和 篩 選 在 分 別 確 定 輸 入 層 隱 藏 層 和 輸 出 層 的 節(jié) 點(diǎn) 數(shù) 的 前 提 下 應(yīng) 用 小 波 基 函 數(shù) 取 代 隱 藏 層 節(jié) 點(diǎn) 的 激 勵(lì) 函 數(shù) 構(gòu) 建 溫 室 內(nèi) 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 模 型 并 且 不 斷 對(duì) 模 型 中 的 參 數(shù) 進(jìn) 行 調(diào) 整 與 修 正 通 過 重 復(fù) 訓(xùn) 練 和 迭 代 不 斷 提 升 模 型 的 預(yù)測精度 并減小誤差 具體流程見圖2 通 過 對(duì) 此 模 型 中 的 權(quán) 值 尺 度 因 子 平 移 因 子 不 斷 進(jìn) 行 調(diào) 整 提 升 模 型 的 穩(wěn) 定 性 和 預(yù) 測 精 度 令 56 第8 期 等 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫室番茄產(chǎn)量預(yù)測 試驗(yàn)研究 年 份 實(shí) 測 值 預(yù) 測 值 實(shí) 測 值 預(yù) 測 值 年 份 年 份 a WNN 模型預(yù)測效果 b WNN 模型誤差百分比曲線 216000 214000 212000 210000 208000 206000 204000 202000 番 茄 總 產(chǎn) 量 kg hm 2 2 5 2 0 1 5 1 0 0 5 0 0 誤 差 百 分 比 此 模 型 更 加 適 用 于 實(shí) 際 的 現(xiàn) 場 環(huán) 境 并 且 不 斷 完 善 和優(yōu)化該模型 22 23 定義誤差函 數(shù)E 為 2 1 1 2 K k k k E y t 11 其 中 yk 為 輸 出 層 第k 個(gè) 節(jié) 點(diǎn) 的 實(shí) 際 輸 出 tk 為 輸出層第k 個(gè)節(jié)點(diǎn)的目 標(biāo)輸出 對(duì)權(quán)值 尺度因子 平移因子的調(diào)整包 括 1 1 ji ji ji ji ji E W n W n W n W n W n h m 12 1 1 kj kj kj kj kj E W n W n W n W n W n h m 13 1 1 j j j j j E a n a n a n a n a n h m 14 1 1 j j j j j E b n b n b n b n b n h m 15 其 中 學(xué) 習(xí) 速 率 0 動(dòng) 量 因 子 0 1 通 過 對(duì) 式 中 的 參 數(shù) 不 斷 進(jìn) 行 調(diào) 整 從 而 提 升 模 型 的 預(yù) 測 精 度 并 采 用 MATLAB R2017a 軟 件 進(jìn) 行 仿真 驗(yàn)證模型的預(yù)測效果 2 結(jié)果與分析 2 1 預(yù)測模型結(jié)果分析 試 驗(yàn) 選 用 2010 2015 年 的 數(shù) 據(jù) 對(duì) 模 型 進(jìn) 行 訓(xùn) 練 應(yīng) 用2016 2018 年 的 數(shù) 據(jù) 檢 驗(yàn)WNN 模 型 的 實(shí) 際 預(yù) 測 效 果 利 用6 年 的 數(shù) 據(jù) 對(duì) 此 網(wǎng) 絡(luò) 進(jìn) 行 訓(xùn) 練 不 斷 調(diào) 整 模 型 的 權(quán) 值 尺 度 因 子 平 移 因 子 學(xué) 習(xí) 率 動(dòng) 量 因 數(shù) 和 迭 代 次 數(shù) 等 模 型 參 數(shù) 經(jīng) 過 多 次 對(duì) 比 試 驗(yàn) 結(jié) 果 并 計(jì) 算 誤 差 不 斷 對(duì) 其 進(jìn) 行 改 進(jìn) 與 優(yōu) 化 得 到 了 預(yù) 測 效 果 較 好 的 模 型 并 且 其 誤 差 在 合 理 的 范 圍 內(nèi) 預(yù) 測 值 與 實(shí) 測 值 相 差 較 小 基 本 對(duì) 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 實(shí) 現(xiàn) 了 精 準(zhǔn) 預(yù) 測 WNN 模 型 的 預(yù) 測 效 果 與 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 預(yù) 測 效 果 如 圖 3 結(jié) 果 表 明 WNN 模 型 預(yù) 測 值 對(duì) 實(shí) 測 值 的 跟 蹤 效 果 較 好 函 數(shù) 收 斂 速 度 較 快 誤 差 百 分 比 較 小 模 型 穩(wěn) 定 性 較 高 能夠有效預(yù)測溫室內(nèi)番茄產(chǎn)量 圖3 WNN 模 型 效 果 與 誤 差 百 分 比 曲 線 c BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果 d BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差百分比曲線 年 份 年 份 3 5 3 0 2 5 2 0 1 5 1 0 0 5 0 0 誤 差 百 分 比 216000 214000 212000 210000 208000 206000 204000 202000 番 茄 總 產(chǎn) 量 kg hm 2 尹義志 57 中 國 瓜 菜 第33 卷 試驗(yàn)研究 表4 不 同 預(yù) 測 模 型 的 建 模 與 驗(yàn) 證 結(jié) 果 年份 2016 2017 2018 平均相對(duì)誤差 實(shí)際產(chǎn)量 kg hm 2 212930 214600 213510 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測值 kg hm 2 211610 210770 214930 相對(duì) 誤差 0 62 1 78 0 67 1 02 收斂速度 次 232 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測值 kg hm 2 207450 207490 210980 相對(duì) 誤差 2 64 3 43 1 20 2 42 收斂速度 次 375 機(jī)理模型 預(yù)測值 kg hm 2 205880 224860 206700 相對(duì) 誤差 3 31 4 78 3 19 3 76 收斂速度 次 527 2 2 WNN 模型與BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較 為 了 驗(yàn) 證 模 型 的 預(yù) 測 效 果 將 WNN 模 型 的 輸 出 結(jié) 果 與 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 機(jī) 理 模 型 的 輸 出 結(jié) 果 進(jìn) 行 對(duì) 比 預(yù) 測 效 果 對(duì) 比 情 況 見 表4 經(jīng) 分 析 可 知 采 用 WNN 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為 1 02 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為 2 42 機(jī) 理 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為 3 76 WNN 模 型 的 預(yù) 測 精 度 較 高 WNN 收 斂 速 度 優(yōu) 于 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 和 作 物 機(jī) 理 模 型 經(jīng) 過 232 次 預(yù) 測 效 果 已 達(dá) 到 最 優(yōu) 綜 上 所 述 通 過 將 小 波 分 析 和BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 進(jìn) 行 結(jié) 合 構(gòu) 造 出 的WNN 模 型 收 斂 速 度 較 快 預(yù) 測 精 度 較 高 實(shí) 現(xiàn) 了 番 茄 產(chǎn) 量 的 精 準(zhǔn) 預(yù) 測 能 夠 為 合 理 安 排 溫 室 內(nèi) 的 作 物 種 類 制 定 灌 溉 和 施 肥 等 管 理 計(jì) 劃 提 供 依 據(jù) 并 且 為 實(shí) 現(xiàn) 溫 室 內(nèi) 資 源 的 充 分 利 用 和 經(jīng) 濟(jì) 效 益 的 最 大 化 提 供 理論支持 3 討論與結(jié)論 針 對(duì) 北 方 日 光 溫 室 內(nèi) 環(huán) 境 復(fù) 雜 多 變 量 非 線 性 等 特 征 筆 者 提 出 一 種 基 于 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 溫 室 內(nèi) 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 模 型 預(yù) 測 北 方 節(jié) 能 日 光 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 產(chǎn) 量 連 續(xù)9a 年 對(duì) 試 驗(yàn) 的 番 茄 生 長 及 產(chǎn) 量 數(shù) 據(jù) 進(jìn) 行 采 集 與 分 析 并 對(duì) 影 響 番 茄 發(fā) 育 與 產(chǎn) 量 的 因 素 進(jìn) 行 試 驗(yàn) 對(duì) 照 研 究 結(jié) 果 表 明 在 日 光 溫 室 種 植 條 件 下 番 茄 產(chǎn) 量 主 要 受 溫 度 環(huán) 境 濕 度 灌 溉 量 氮 磷 鉀 施 用 量 CO2 濃 度 以 及 光 照 強(qiáng) 度 的 影 響 將 其 作 為 產(chǎn) 量 預(yù) 測 模 型 的 輸 入 建 立 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) WNN 模 型 預(yù) 測 未 來3a 的 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 并 且 將 該 模 型 的 預(yù) 測 效 果 與 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 作 物 機(jī) 理 模 型 預(yù) 測 效 果 進(jìn) 行 對(duì) 比 分 析 模 型 預(yù) 測 的 準(zhǔn) 確 性 及 穩(wěn)定性 利 用 小 波 變 換 與BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 結(jié) 合 的 方 式 對(duì) 北 方 日 光 溫 室 內(nèi) 的 番 茄 產(chǎn) 量 進(jìn) 行 預(yù) 測 綜 合 考 慮 了 影 響 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 的 因 素 采 用 數(shù) 據(jù) 歸 一 化 處 理 等 手 段 對(duì) 參 數(shù) 進(jìn) 行 處 理 并 篩 選 然 后 提 取 特 征 參 數(shù) 作 為 模 型 輸 入 構(gòu) 建 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 模 型 并 利 用 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 中 尺 度 因 子 與 平 移 因 子 進(jìn) 行 權(quán) 值 調(diào) 整 提 升 模 型 的 預(yù) 測 精 度 仿 真 結(jié) 果 表 明 WNN 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為1 02 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為 2 42 機(jī) 理 模 型 預(yù) 測 結(jié) 果 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 為 3 76 WNN 收 斂 速 度 優(yōu) 于 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 和 作 物 機(jī) 理 模 型 經(jīng) 過 232 步 預(yù) 測 效 果 已 達(dá) 到 最 優(yōu) 證 明 WNN 模 型 預(yù) 測 精 度 較 高 函 數(shù) 收 斂 速 度 較 快 具 有 較 好 的 實(shí) 際 應(yīng) 用 價(jià) 值 與 傳 統(tǒng) 作 物 機(jī) 理 模 型 和 BP 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 模 型 相 比 WNN 模 型 的 平 均 相 對(duì) 誤 差 較 小 精 度 更 高 穩(wěn) 定 性 更 強(qiáng) 更 符 合 溫 室 番 茄 產(chǎn) 量 預(yù) 測 能 夠 為 溫 室 內(nèi) 番 茄 種 植 決 策 的 制 定 提 供 依 據(jù) 并 且 對(duì) 番 茄 種 植 期 間 所 采 取 的 灌 溉 施 肥 補(bǔ) 光 和 通 風(fēng) 等 措 施 提 供 了 一 定 的 理 論 支 持 為 促 進(jìn) 溫 室 內(nèi) 資 源 的 合 理 利 用 和 達(dá) 到 經(jīng) 濟(jì) 效 益 的 最 大 化 提 供 了 理 論 依 據(jù) 并 且 對(duì) 溫室系統(tǒng)的改良和優(yōu)化起到了一定的促進(jìn)作用 參考文獻(xiàn) 1 吳 宣 毅 曹 紅 霞 郝 舒 雪 等 種 植 行 距 與 灌 水 量 對(duì) 西 北 日 光 溫 室 番 茄 生 育 和 產(chǎn) 量 的 影 響 J 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) 2018 34 24 81 89 2 LIU F LIU X DING C et al The dynamic simulation of rice growth parameters under cadmium stress with the assimilation of multi period spectral indices and crop model J Field Crops Research 2015 183 8 225 234 3 吳 蕾 柏 軍 華 肖 青 等 作 物 生 長 模 型 與 定 量 遙 感 參 數(shù) 結(jié) 合 研 究進(jìn)展與展望 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2017 33 9 155 166 4 陳 玉 佳 基 于 生 長 發(fā) 育 模 型 的 加 工 番 茄 估 產(chǎn) 方 法 研 究 D 烏 魯木齊 新疆大學(xué) 2015 5 何 亮 侯 英 雨 趙 剛 等 基 于 全 局 敏 感 性 分 析 和 貝 葉 斯 方 法 的 WOFOST 作 物 模 型 參 數(shù) 優(yōu) 化 J 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) 2016 32 2 174 181 6 李 君 陳 佳 文 廖 偉 麗 等 基 于 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 軸 流 泵 性 能 預(yù) 測 J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2016 32 10 47 53 7 江 婷 沈 振 中 徐 力 群 等 基 于 支 持 向 量 機(jī) 小 波 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 的 邊 坡 位 移 時(shí) 序 預(yù) 測 模 型 J 武 漢 大 學(xué) 學(xué) 報(bào) 工

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