基于PCA-GA-BP神经网络的茶园环境预测研究

为了提高茶园墒情站数据的可靠性,详细分析了BP算法,提出了先采用主成分分析法来降低环境因子间的相关性,然后将遗传算法、动量法、自适应学习率与BP神经网络相结合预测茶园环境数据的新方法,方法有效地避免了BP算法收敛慢、易陷入局部极小等问题的发生.选取贵州省清镇市红枫湖生态茶园的环境数据作为实验数据对PCA-GA-BP环境数据预测模型进行验证,实验结果显示:该模型的平均相对误差为2.32%,精度优于BP预测模型.集成了GA-BP模块的茶园墒情站目前已经投入使用,有效指导着茶树的种植和保护.