基于L-M优化算法的喷头射程神经网络预测模型OA北大核心CSCDCSTPCD
Prediction of Sprinkler Nozzle Range Based on L-M Optimized Algorithm
喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统.神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征.采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进.对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴仰角、喷嘴直径和工作压力的映射网络模型,并模拟分析了喷头射程与其影响因素之间的变化规律.结果表明,用基于L-M算法的人工神经网络预测喷头射程时,不需要建立具体的模型,设计方便、运算迅速、仿真性强、精确度高.
王波雷;马孝义;郝晶晶
西北农林科技大学水利与建筑工程学院,712100,陕西省杨凌西北农林科技大学水利与建筑工程学院,712100,陕西省杨凌西北农林科技大学水利与建筑工程学院,712100,陕西省杨凌
农业科技
喷头射程预测神经网络L-M优化算法
《农业机械学报》 2008 (5)
果树渗灌水分传输理论与灌水技术指标研究
36-40,35,6
国家自然科学基金资助项目(项目编号:50479052)、国家科技支撑计划项目(项目编号:2006BAD11B04)和西北农林科技大学青年学术骨干计划资助项目
评论