基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证

	基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证
	邹伟东; 张百海; 姚分喜; 贺超兴
刊名	农业工程学报
	2015-12-23
期号	24 页码:194-200
关键词	温室温度湿度预测日光温室极限学习机经验模态分解正交基函数
英文摘要	日光温室温湿度模型是其结构设计与控制的重要基础,因日光温室系统具有大惯性、强耦合、非线性等特性,采用机理分析法,难以建立其准确的数学模型,导致日光温室控制效果差。神经网络建模能更加灵活地得到日光温室系统的参数,但传统的极限学习机(extremelearningmachine,ELM)存在隐含层神经元激励函数固定,只考虑经验风险(即训练误差最小化),而导致过拟合等问题。为了实现对日光温室内温湿度环境因子的综合控制,需要进一步提高日光温室环境因子的预测精度,该文将基于正交基函数的改进型极限学习机对日光温室环境因子进行辨识,并利用经验模态分解(empiricalmodedecompositi...
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://111.203.20.206/handle/2HMLN22E/99238]
专题	蔬菜花卉研究所_栽培与采后技术研究室
作者单位	北京理工大学自动化学院;中国农业科学院蔬菜花卉研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	邹伟东,张百海,姚分喜,等. 基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证[J]. 农业工程学报,2015(24):194-200.
APA	邹伟东,张百海,姚分喜,&贺超兴.(2015).基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证.农业工程学报(24),194-200.
MLA	邹伟东,et al."基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证".农业工程学报 .24(2015):194-200.