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《计算机与现代化》 2018年10期
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基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

商志根  段小汇  
【摘要】:为了提高作物需水量预测精度,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。该模型以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入,利用多项式核函数和径向基核函数的非负线性组合构造核函数,将粒子群优化算法(PSO)与交叉验证方法用于确定模型参数。实验结果表明与神经网络和随机森林相比,PSO优化的LSSVM可获得更好的预测精度和泛化能力,可用于节水灌溉,具有较高的应用价值。
【作者单位】盐城工学院电气工程学院
【基金】:盐城市农业科技指导性计划项目(YKN2014012)
【分类号】:TP18;S27

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