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基于GA-Adam优化算法的BP神经网络农业灌水量预测模型
被引量：
8
1
作者
王建辉
冉金鑫
+3 位作者
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第4期138-143,共6页
针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采...
针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新。收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区的气象数据以及玉米实测灌水数据对模型进行训练,同时与传统GD法、GA法、Adam法下的网络模型进行对比。结果表明:GA-Adam模型仅在训练次数为67次,训练时长为0.403 s时便达到预设精度;且GA-Adam模型预测值与期望值的RMSE和MAE最小,分别为54.73和47.76,决定系数R^(2)为0.81,总体预测效果最好。
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关键词
农业灌水量预测
BP神经网络
遗传算法
Adam算法
GA-Adam
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职称材料
题名
基于GA-Adam优化算法的BP神经网络农业灌水量预测模型
被引量：
8
1
作者
王建辉
冉金鑫
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
机构
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
中国灌溉排水发展中心
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第4期138-143,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407703)。
文摘
针对传统BP神经网络预测农业灌水量时存在易陷入局部最小值、难以选择合适学习率的问题,提出了一种基于遗传算法和Adam算法并行优化BP神经网络的农业灌水量预测模型。该模型利用遗传算法对BP神经网络进行初始权值和阈值的预筛选,然后采用Adam算法来实现学习率自适应于参数梯度不断更新。收集黄河流域陇中片灌溉分区内7个典型灌区的气象数据以及玉米实测灌水数据对模型进行训练,同时与传统GD法、GA法、Adam法下的网络模型进行对比。结果表明:GA-Adam模型仅在训练次数为67次,训练时长为0.403 s时便达到预设精度;且GA-Adam模型预测值与期望值的RMSE和MAE最小,分别为54.73和47.76,决定系数R^(2)为0.81,总体预测效果最好。
关键词
农业灌水量预测
BP神经网络
遗传算法
Adam算法
GA-Adam
Keywords
forecast
of
agricultural
irrigation
BP
neural
network
genetic
algorithm
Adam
algorithm
GA-Adam
分类号
TV93 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-Adam优化算法的BP神经网络农业灌水量预测模型
王建辉
冉金鑫
沈莹莹
韩振中
崔远来
罗玉峰
《中国农村水利水电》
北大核心
2022
8
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