基于人工神经网络的蘑菇栽培室温度变化建模
综合经济学
2020-10-07 v1 经济学
摘要
计算机与电子系统的最新发展使得农业产业自动化中智能系统的应用成为可能。本研究基于环境温度、水温、新风与循环风风阀以及水阀等独立参数，采用多层感知机与径向基函数网络对蘑菇栽培室的温度变化进行建模。根据网络所得结果，多层感知机的最佳网络为第二次重复、隐藏层含12个神经元，径向基函数网络的最佳网络为隐藏层含20个神经元。两种网络对比参数的结果表明，径向基函数具有最高的相关系数(0.966)、最低的根均方误差(RMSE)(0.787)以及最低的平均绝对误差(MAE)(0.02746)。因此，选用径向基函数神经网络作为预测系统行为、用于蘑菇栽培室温度控制系统的预测器。
引用
@article{arxiv.2010.02673,
title = {Modelling Temperature Variation of Mushroom Growing Hall Using Artificial Neural Networks},
author = {Sina Ardabili and Amir Mosavi and Asghar Mahmoudi and Tarahom Mesri Gundoshmian and Saeed Nosratabadi and Annamaria R. Varkonyi-Koczy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.02673},
year = {2020}
}