应用数学学报

农业工程论文_基于GA-Adam优化算法的BP神经网 

来源:应用数学学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-11-17

文章摘要: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0.403s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R2为0.81,总体预测效果最好。

文章关键词:

论文分类号:S274.4;TP183

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