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基于智能算法的云南甘蔗产量预测
1
作者
王泳智
田鹏
+5 位作者
李富生
孙吉红
孙陈
刘振洋
刘念
钱晔
《湖北农业科学》
2024年第8期126-131,146,共7页
构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气...
构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气象、土壤数据及产量数据,通过专家打分法初步筛选对甘蔗产量影响较大的气象、土壤因子,应用逐步回归分析算法筛选甘蔗生长周期内的气候、土壤关键影响因子。在数据集划分和筛选关键影响因子的基础上,以每年气象、土壤因子作为输入变量,以每年甘蔗产量为输出变量,建立了BP神经网络产量预测模型。以每日和每年的气象、土壤因子作为输入向量,以甘蔗产量为输出变量,建立了长短期记忆网络(LSTM)神经网络产量预测模型。测试集结果表明,BP神经网络模型决定系数(R^(2))为0.916、平均绝对误差(MAE)为28.65万t、均方根误差(RMSE)为40.83万t,LSTM神经网络模型R^(2)为0.978、MAE为16.04万t、RMSE为20.72万t。LSTM神经网络模型预测精度高,模型性能优良,能较好地预测云南省甘蔗产量。
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关键词
智能算法
甘蔗
BP神经网络
长短期记忆网络(
lstm
)神经网络
产量预测
云南省
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职称材料
基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测
被引量：
2
2
作者
罗贤峰
何宇
+3 位作者
刘仲富
余振源
窦宇骁
孙兆荣
《科技创新与应用》
2022年第11期56-60,共5页
电气附件是航空发动机重要组成部分,包括电磁活门、作动器、传感器等,其结构复杂,种类庞多,还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减,导致信号错误或控制失灵,严重时造成发动机空中停车,直接影响到飞机飞行安全。对此设计开发一套发动机电...
电气附件是航空发动机重要组成部分,包括电磁活门、作动器、传感器等,其结构复杂,种类庞多,还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减,导致信号错误或控制失灵,严重时造成发动机空中停车,直接影响到飞机飞行安全。对此设计开发一套发动机电气附件性能预测系统,通过长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)构建基于数据驱动的电气附件静态性能预测模型,通过机器的训练与学习,预测分析电气附件的性能衰减状况,为发动机的维修提供有力的技术支持。
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关键词
发动机电气附件
静态测试
性能预测
长短期记忆神经网络
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职称材料
题名
基于智能算法的云南甘蔗产量预测
1
作者
王泳智
田鹏
李富生
孙吉红
孙陈
刘振洋
刘念
钱晔
机构
云南农业大学大数据学院(信息工程学院)
云南农业大学农学与生物技术学院
云南农业大学云南省作物生产与智慧农业重点实验室
云南农业大学园林园艺学院
云南农业大学云南省农业大数据工程技术研究中心
出处
《湖北农业科学》
2024年第8期126-131,146,共7页
基金
云南省作物生产与智慧农业重点实验室开放基金项目(2021ZHNY02)
云南主要粮经作物全智慧产业链关键技术研究与示范项目(202202AE090021)。
文摘
构建基于智能算法的甘蔗产量预测模型,对云南省8个甘蔗产区甘蔗产量进行预测。选取云南省临沧市、德宏傣族景颇族自治州、普洱市、文山壮族苗族自治州、红河哈尼族彝族自治州、保山市、西双版纳傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的气象、土壤数据及产量数据,通过专家打分法初步筛选对甘蔗产量影响较大的气象、土壤因子,应用逐步回归分析算法筛选甘蔗生长周期内的气候、土壤关键影响因子。在数据集划分和筛选关键影响因子的基础上,以每年气象、土壤因子作为输入变量,以每年甘蔗产量为输出变量,建立了BP神经网络产量预测模型。以每日和每年的气象、土壤因子作为输入向量,以甘蔗产量为输出变量,建立了长短期记忆网络(LSTM)神经网络产量预测模型。测试集结果表明,BP神经网络模型决定系数(R^(2))为0.916、平均绝对误差(MAE)为28.65万t、均方根误差(RMSE)为40.83万t,LSTM神经网络模型R^(2)为0.978、MAE为16.04万t、RMSE为20.72万t。LSTM神经网络模型预测精度高,模型性能优良,能较好地预测云南省甘蔗产量。
关键词
智能算法
甘蔗
BP神经网络
长短期记忆网络(
lstm
)神经网络
产量预测
云南省
Keywords
intelligent
algorithm
sugarcane
BP
neural
network
long
and
short
term
memory
network
(
lstm
)
neural
network
yield
prediction
Yunnan
Province
分类号
S566.1 [农业科学—作物学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测
被引量：
2
2
作者
罗贤峰
何宇
刘仲富
余振源
窦宇骁
孙兆荣
机构
中国民航大学
出处
《科技创新与应用》
2022年第11期56-60,共5页
基金
天津市大学生创新创业训练项目(202110059129)。
文摘
电气附件是航空发动机重要组成部分,包括电磁活门、作动器、传感器等,其结构复杂,种类庞多,还因振动、疲劳、应力等原因性能衰减,导致信号错误或控制失灵,严重时造成发动机空中停车,直接影响到飞机飞行安全。对此设计开发一套发动机电气附件性能预测系统,通过长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)构建基于数据驱动的电气附件静态性能预测模型,通过机器的训练与学习,预测分析电气附件的性能衰减状况,为发动机的维修提供有力的技术支持。
关键词
发动机电气附件
静态测试
性能预测
长短期记忆神经网络
Keywords
engine
electrical
accessories
static
test
performance
prediction
long
short
-
term
memory
network
(
lstm
)
neural
network
分类号
V263.47 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能算法的云南甘蔗产量预测
王泳智
田鹏
李富生
孙吉红
孙陈
刘振洋
刘念
钱晔
《湖北农业科学》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于LSTM的航空发动机电气附件性能预测
罗贤峰
何宇
刘仲富
余振源
窦宇骁
孙兆荣
《科技创新与应用》
2022
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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