【摘 要】
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土壤是植物生长的重要环境,而土壤墒情预测对农作物的增收增产具有重要意义。土壤墒情是一种具有时间序列非线性属性的数据,长期以来由于观测方法和设备的落后,土壤水分监测的方便性、及时性和准确性受到限制,以至于土壤水分的定量预测成为一个难题。针对现有固定端传感器在土壤水分监测过程中安装成本高、易损坏、数据丢包率高,而传统土壤墒情预测方法在实际应用中预测不及时,预测精度低以及人为调参难的问题,本文设计并实现
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土壤是植物生长的重要环境,而土壤墒情预测对农作物的增收增产具有重要意义。土壤墒情是一种具有时间序列非线性属性的数据,长期以来由于观测方法和设备的落后,土壤水分监测的方便性、及时性和准确性受到限制,以至于土壤水分的定量预测成为一个难题。针对现有固定端传感器在土壤水分监测过程中安装成本高、易损坏、数据丢包率高,而传统土壤墒情预测方法在实际应用中预测不及时,预测精度低以及人为调参难的问题,本文设计并实现了基于改进粒子群算法优化LSTM神经网络的土壤墒情预测系统,论文研究的内容如下:（1）综合探讨土壤墒情的预测现状与主要方法,传统预测方法与智能预测方法在土壤墒情预测中的优缺点,分析神经网络在土壤墒情预测方面的优势。（2）建立了一套土壤墒情数据的预处理方法。该方法包括采用箱线图对采集数据的清洗,应用克里金插值法填补数据中的空缺值,采用灰色关联度分析（GRA）对不同气象数据与土壤墒情的关联度进行分析,选择关联度较大的气象数据作为预测模型的输入参数,土壤相对湿度作为输出参数,建立BP、Elman和LSTM三类神经网络预测模型。（3）根据海淀公园2019年气象资料以及土壤墒情数据,构建了平均气温、平均湿度、风速、地温、降雨和日照时数6种气象数据为输入向量,以土壤相对湿度为输出向量的土壤墒情预测模型,对建立的几种模型的预测精度进行实验分析。（4）对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,并采用多粒子种群方法,有效避免了粒子易陷入局部极值的问题,并将改进的粒子群算法与差分进化算法（DE）、人工蜂群算法（ABC）和群搜索算法（GSO）进行对比分析,证明改进后的PSO-LSTM模型的准确性和稳定性都得到了很大的提升。采用改进的粒子群算法对LSTM神经网络的隐含层单元个数、迭代次数和dropout系数进行自动寻优,有效解决了人为调参难、误差大的问题。通过实验结果的分析,基于改进的粒子群搜索算法优化LSTM神经网络模型的预测误差比其他几种预测模型更小,说明这种改进的模型具有较强的实际应用价值,可以对土壤墒情进行精准预测。
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