基于改进PSO优化RBF神经网络的温室温度预测研究
王媛媛
淮阴工学院计算机工程学院 淮安 223003;江苏省物联网移动互联技术工程实验室 淮安 223003
摘要：论文以温室内外的气象数据为输入量,以温室内温湿度等气象因子为输出量,使用改进PSO算法优化的RBF神经网络构建温室内环境温湿度的预测模型.通过实验对预测模型进行仿真测试与性能评估,验证该方法的可行性和有效性.该模型数据获取方便、所需参数少、模拟精度高,为温室内极端温度的预测、调控和管理优化提供了科学依据.
关键词：RBF神经网络PSO算法预测模型温室
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：江苏省高校自然科学研究面上项目(15KJB520004)江苏省先进制造技术重点实验室开放基金(HGAMTL-1401)科技攻关(工业)计划项目(HAG2014028)科技攻关计划项目(HAG2015060)淮阴工学院科研基金项目(HGC1412)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1210-1215 )
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