周威
- 作品数：1 被引量：11H指数：1
- 供职机构：西安建筑科技大学环境与市政工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PSO-BP神经网络的参考作物蒸腾量预测被引量：11
- 2014年
- 针对以往BP神经网络收敛速度慢及易陷于局部极小值等问题,引入粒子群算法优化BP网络的权值和阈值,建立PSO-BP神经网络,预测参考作物蒸腾量ET0。以西安地区的相关资料为基础,设计9种影响因子组合方案,利用PSO-BP网络模型进行ET0的预测,结果表明,该模型运算速度快,预测精度较高;对比分析9种方案的预测结果发现,方案7为最优,该方案只需选用平均温度、平均相对湿度、风速和日照时数四项影响因子,即可获得较高精度的参考作物蒸腾量预测值。
- 张志政周威
- 关键词：粒子群算法PSO-BP神经网络
