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基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法
1
作者
周爱民
周钰
《上海农业学报》
2025年第1期118-123,共6页
常规的农田水利灌溉管道灌水量预测方法,参数缺少有效更新,导致预测误差较大。因此,提出基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法。使用SVM算法,计算函数估计的最小二乘值,并按照最优超平面参数,对数据进行预处理并更...
常规的农田水利灌溉管道灌水量预测方法,参数缺少有效更新,导致预测误差较大。因此,提出基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法。使用SVM算法,计算函数估计的最小二乘值,并按照最优超平面参数,对数据进行预处理并更新,导入预处理后的农田水利灌溉管道灌水数据,归一化处理后对核函数进行确定。基于学习参数梯度更新模型建立模型二层结构,利用学习参数梯度构建灌水量预测模型,设置模型神经元个数,对数据进行训练,并计算得到农田水利灌溉管道灌水量数据预测结果。通过试验验证了本研究设计的农田水利灌溉管道灌水量预测方法,其预测误差较小,具有较好的应用价值。
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关键词
学习参数梯度更新模型
SVM算法
管道灌水量预测
农田水利
灌
溉
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题名
基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法
1
作者
周爱民
周钰
机构
巨野县农业农村局
巨野县自然资源和规划局
出处
《上海农业学报》
2025年第1期118-123,共6页
文摘
常规的农田水利灌溉管道灌水量预测方法,参数缺少有效更新,导致预测误差较大。因此,提出基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法。使用SVM算法,计算函数估计的最小二乘值,并按照最优超平面参数,对数据进行预处理并更新,导入预处理后的农田水利灌溉管道灌水数据,归一化处理后对核函数进行确定。基于学习参数梯度更新模型建立模型二层结构,利用学习参数梯度构建灌水量预测模型,设置模型神经元个数,对数据进行训练,并计算得到农田水利灌溉管道灌水量数据预测结果。通过试验验证了本研究设计的农田水利灌溉管道灌水量预测方法,其预测误差较小,具有较好的应用价值。
关键词
学习参数梯度更新模型
SVM算法
管道灌水量预测
农田水利
灌
溉
Keywords
Learning parameter gradient updating model
SVM algorithm
Prediction of pipeline irrigation volume
Agricultural irrigation
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
S607 [农业科学—园艺学]
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作者
出处
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1
基于学习参数梯度更新模型的农田水利灌溉管道灌水量预测方法
周爱民
周钰
《上海农业学报》
2025
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