论文摘要
农植物生长环境受多种指标的影响,为了切实地清洗数据和对农植物未来进行准确地预测,必须对数据进行准确的清洗,采用改进Levenberg-Marquardt算法（L-M BP神经网络算法）,同时增加用隐节点数优化来改进BP神经网络算法,来减低迭代次数和加快约束速率。本研究采用该算法来建立数据清洗模型,首先对样本进行预处理,对建立的异常数据进行训练和得到的结果反复验证,得到的误差控制在3.0%以内,且模拟的网络值能真实反应的变化趋势。该模型适用对农植物生长气候异常数据清洗数据和预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 冯力,谢东
关键词: 农植物,生长气候,异常数据,数据清洗,改进神经网络
来源: 湖南工业职业技术学院学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,农业科技,信息科技
专业: 气象学,农业基础科学,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 湖南人文科技学院
基金: 湖南省研究生科研创新项目“基于虚拟阻抗的低压微网下垂控制策略研究”(项目编号:X2018B803C)
分类号: TP311.13;TP183;S16
DOI: 10.13787/j.cnki.43-1374/z.2019.04.004
页码: 16-20+56
总页数: 6
文件大小: 2557K
下载量: 58
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