基于深度置信网络的广西热带果树种植适宜度分析

对热带果树种植适宜度的研究不仅能够减少果农和企业的灾害损失,而且有利于广西区域今后热带水果产业的布局和发展。影响热带果树种植的相关环境因素繁多且复杂。针对该问题提出了一种基于深度置信网络分类模型,对热带果树种植适宜度进行评价的方法。该模型由多层受限玻尔兹曼机和一层反向传播神经网络所组成。它能够学习复杂环境因素之间的内在特征,从而提高分类准确率。利用来自广西50多个气象站点的4000多条气象数据和地理信息数据,对模型进行了测试。实验结果表明,DBN模型的平均分类准确率达到了95.15%,优于传统的支持向量机和反向传播神经网络模型。该研究可为热带果树种植适宜度的分析和评价提供技术参考。