抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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改良パーティクルスウォーム最適化(ADAPPSO)を用いて,従来のPSOアルゴリズムが局所極値に陥りやすいという問題を解決し,このアルゴリズムでは,PSOアルゴリズムにおける局所極値減少の経路は,非線形減少の適応慣性重みを用いた。遼陽地区を例として、BPネットワークの関連パラメータをADAPP-SOアルゴリズムを用いて最適化し、平均影響値法(MIV)を用いて変数データを選別し、その後、参考作物の蒸散量(ET0)に対して構築したADAPPSO-BPモデルを用いて予測した。これに基づいて,ADAPPSO-BP,PSO-BPおよびBPネットワーク予測モデルを構築した。結果は以下を示した。ADAPPSO-BBP,PSO-BP及びBPネットワーク予測モデルの平均絶対誤差MAEは0.2047,0.2415,0.3561,3モデルの決定係数R2は0.9612,0.9530,0.8975であった。3つのモデルの中で,MAEは最小であり,最大R2はADAPPSO-BPモデルであり,ET0の予測能力を改良するのに,このモデルは強い有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】