基于RSM和GA的温室风送式弥雾机喷雾效果优化分析

摘要：

为了研究不同喷雾参数优化方法对温室风送式弥雾机喷雾效果的影响,在试验的基础上,分别运用二次多项式回归和BP神经网络,建立了温室风送式弥雾机喷雾分布均匀性响应面模型.结果表明:BP神经网络响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.987 1,0.134 0,而二次多项式响应面模型的相关系数、均方根误差分别为0.928 2,0.215 9,BP神经网络模型较高的相关系数和较低的均方根误差说明其拟合精度较高;对二次多项式回归模型寻优,预测的雾滴分布变异系数最小值为1.47％,实际值为1.58％;采用BP神经网络协同遗传算法寻优,雾滴分布变异系数预测值和实际值分别为1.21％,1.28％;表明在喷雾参数优化中,基于BP神经网络的遗传算法比二次多项式响应面法具有更好的准确性.

关键词：喷雾参数、响应面、神经网络、比较、遗传算法

所属期刊栏目：32

分类号：S277.9;S491(农田水利)

资助基金：农业部农业科技专项资助项目201203025;中国农业大学研究生科研创新专项资助项目2013YJ007

在线出版日期：2014-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：788-794