【摘 要】
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针对东北寒地作物水肥资源利用低下问题,以水稻为研究对象,采用氮肥、磷肥、钾肥、水作为模型输入,产量作为模型输出,运用果蝇优化算法对广义神经网络中的平滑因子进行寻优,
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆163319农业部农业水资源高效利用重点实验室,黑龙江哈尔滨150030;黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆163319;农业部农业水资源高效利用重点实验室,
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针对东北寒地作物水肥资源利用低下问题,以水稻为研究对象,采用氮肥、磷肥、钾肥、水作为模型输入,产量作为模型输出,运用果蝇优化算法对广义神经网络中的平滑因子进行寻优,利用MATLAB2014a神经网络工具箱对水稻不同水肥条件下产量数据进行分析和训练.结果表明,果蝇算法优化回归神经网络模型经过多次迭代寻优比较准确地确定了最佳的平滑因子,在非线性多因素系统建模方面有着很强的优势,其对产量的预测精度达86.5％,高于广义回归神经网络、BP神经网络及灰色神经网络.因此运用果蝇算法优化后的广义神经网络模型可以对水稻产量进行有效预测,为优化水稻水肥配施方案及灌溉制度的制定提供理论依据.
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