双变量施肥装置排肥量预测模型的构建方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201811427075.2
IPC分类号：G06N3/00;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02
申请日期：
2018-11-27
申请人：
中国农业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	双变量施肥装置排肥量预测模型的构建方法及装置
申请号	CN201811427075.2	申请日期	2018-11-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-04-05	公开/公告号	CN109583560A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;5;0;/;0;2查看分类表>
申请人	中国农业大学	申请人地址	北京市海淀区圆明园西路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国农业大学	当前权利人	中国农业大学
发明人	刘刚;张季琴;胡号;黄家运
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	王莹;吴欢燕

摘要

本发明实施例提供一种双变量施肥装置排肥量预测模型的构建方法及装置，所述方法包括：采集不同排肥口开度和排肥轴转速组合下双变量施肥装置单位时间内的排肥量，并以此构建样本数据集，其中每个样本数据由排肥口开度和排肥轴转速组合以及相应的排肥量组成；基于K折交叉验证方法对所述样本数据集进行划分，生成训练集矩阵和验证集矩阵；基于所述训练集矩阵和验证集矩阵，利用差分进化算法确定广义回归神经网络模型的最佳平滑因子；将所述最佳平滑因子输入所述广义回归神经网络模型进行训练，获得双变量施肥装置排肥量预测模型。本发明实施例可用于对双变量施肥装置排肥口开度、排肥轴转速和排肥量之间的关系进行精确建模。

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