典型文献
基于麻雀搜索算法和广义回归神经网络的玉米产量预测
文献摘要：
针对新疆北部地区在玉米生产过程中存在的水肥利用率低下问题,提出一种基于麻雀搜索算法和广义回归神经网络模型的玉米产量预测方法,以探索水肥因素与玉米产量间的非线性关系,可为优化新疆北部地区春播玉米灌溉制度及水肥配饰方略提供理论指导.该方法采用36组既有玉米生产数据,通过广义回归神经网络技术建立模型,使用麻雀搜索算法对关键参数进行优化,降低了人为因素对模型超参数选择的影响.该模型用于新疆灌溉中心试验站的玉米产量预测仿真实验,证明该模型预测性能良好,相较于传统模型,在学习速度、预测精度及鲁棒性上具有优势,可有效预测新疆北部地区春播玉米产量.
文献关键词：
玉米;水肥因素;产量预测;麻雀搜索算法;广义回归神经网络
中图分类号：
作者姓名：
崔兴华;靳晟;姚芷馨;马云鹏
作者机构：
新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆 乌鲁木齐830052
文献出处：
引用格式：
[1]崔兴华;靳晟;姚芷馨;马云鹏-.基于麻雀搜索算法和广义回归神经网络的玉米产量预测)[J].数学的实践与认识,2022(07):88-96
A类：
水肥因素
B类：
麻雀搜索算法,广义回归神经网络,玉米产量,产量预测,新疆北部地区,玉米生产,水肥利用率,下问,非线性关系,春播玉米,灌溉制度,配饰,生产数据,神经网络技术,建立模型,人为因素,超参数,参数选择,试验站,预测性能,传统模型,学习速度
AB值：
0.215742
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