基于GA-BP神经网络的果园需水量预测

发布时间：2025-07-07 05:28

　　 为解决果园需水量预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的果园需水量预测模型.选取空气温度、土壤含水率、光照强度3个主要环境因子作为BP神经网络的输入量,利用遗传算法的全局搜索能力优化神经网络权值和阈值,建立GA-BP神经网络模型预测果园需水量.仿真结果表明:GA-BP预测模型的预测值比BP模型更加趋近期望需水量,模型评价指标平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),均优于单一BP神经网络模型.与传统的BP神经网络算法相比,GA-BP神经网络模型能较好地表达果园需水量与主要环境因子的非线性关系,具有较高的预测精度和适应性.

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【部分图文】：

图1 环境信息采集系统结构

系统框图如图1所示．本环境信息采集系统的传感器节点主要由多个传感器、处理器、无线通信模块和电源等组成，实物如图2所示．采集数据的传感器分别为测量土壤含水率的TDR-3传感器、测量空气温湿度的DHT22数字传感器及测量光照强度的GY-30传感器[1,3]，处理器则为ST公司的STM....

图2 传感器节点实物图

图1环境信息采集系统结构1.2数据选择

图3 样本数据

式中:Xi为样本数据;Xmax,Xmin为样本数据的最大值和最小值;X"i为归一化后的值．图3绘制了传感器网络采集环境数据中的小部分样本数据，图中ET为需水量，E为光照强度，φ为湿度，t为温度．2灌溉预测模型

图4 反向传播网络示意图

式中:η为误差反向传播学习率(0<η<1);δj(k)为各层误差信号．BP神经网络学习算法流程如图4所示．2.2BP神经网络模型

本文编号：4056575