基于模拟退火和遗传算法的神经网络在精确施肥的研究

    Research based on the neural network of Simulated Annealing and Genetic Algorithm in the precise fertilization

    • 摘要: 为了更加精确地描述农作物产量与土壤和施肥量中的N、P、K浓度之间的复杂的非线性关系,对原始的BP神经网络进行了改进.首先采用模拟退火算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,提高了网络的整体逼近性能,再用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行改善,并对这两种方法的优化效果进行了比较,结果表明模拟退火和遗传算法的神经网络能产生很好的效果.

       

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