[发明专利]一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法在审
| 申请号： | 202211328245.8 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115730511A | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 刘玉燕;刘轩;王延仓;张文豪;占玉林;金永涛 | 申请（专利权）人： | 北华航天工业学院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 北京易捷胜知识产权代理有限公司 11613 | 代理人： | 于建国 |
| 地址： | 065099 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法，包括输入数据，对数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集；确定极限学习机神经网络的拓扑结构为层次型，层次型模型将神经网络分为输入层、隐含层和输出层，各层顺序连接，分别设置输入层、隐含层和输出层神经元的个数；对极限学习机神经网络进行初始化，随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值；选择一个无限可微的函数作为隐含层的激活函数，计算得到隐含层输出矩阵；通过最小二乘法计算出隐含层和输出层间的连接权值；将获得的参数和测试数据样本输入极限学习机预测模型得到预测结果，对模型的预测性能进行评价。本发明有效地预测土壤湿度，预测精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 极限 学习机 土壤湿度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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