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基于SAGA-SVR的马铃薯贮藏库温度预测方法 一、引言 马铃薯是我国一种非常重要的农作物,其储存是农业生产中非常重要的一环。储藏库的温度控制能够在很大程度上影响马铃薯的品质和保存时间。预测储藏库温度有助于农业工作者合理安排和控制储藏过程,改善储藏质量,提高储藏效益。本文以SAGA-SVR为基础,探究马铃薯储藏库温度预测的方法,提高储藏效率。 二、相关工作 目前已有相关学者对基于SVM的温度预测进行探究。传统SVM用于预测时,需要事先确定一种核函数,并通过训练集得到一个最优模型。但是,核函数选择往往存在趣味性。本文将采用SAGA-SVM作为基础,该方法避免了核函数的选择问题,且提供了更好的预测性能。 三、SAGA-SVR SAGA-SVR是基于SVM的一种模型,因其避免了选择核函数的问题受到了广泛关注。该方法在SVM中引入多项式决策函数,将决策树的搜索过程权重构造为二次规划问题,基于核函数来构造决策参数。因此,SAGA-SVR可以减轻核函数选择的困难,从而提高相应的预测性能。 四、马铃薯储藏库温度预测 针对马铃薯储藏库温度预测,本文采取以下方法: 1.数据收集:收集大量的马铃薯储藏库温度数据。可通过传感器等设备进行实时采集,建立一定的数据集。 2.数据处理:为了便于进行预测,需要对数据进行处理。可采用数据缩放、平滑等方法,使得数据更准确地反映实际情况。 3.SAGA-SVR模型构建:在收集好一定量的数据后,可基于SAGA-SVR构建储藏库温度预测模型,通过训练得到最优模型进行预测。 4.模型测试:将测试集输入训练好的模型,在多个实验场景中验证其预测性能。 五、实验结果 为了验证SAGA-SVR的预测性能,本文选取一定的储藏库温度数据进行实验。同时,采用传统SVM和回归分析方法作为控制组进行比较。实验结果表明,SAGA-SVR在预测储藏库温度方面表现出更好的性能,其误差值更小,稳定性更好。 六、结论 本文针对马铃薯储藏库温度预测,基于SAGA-SVR方法进行了探究。实验结果表明,该方法在核函数选择上避免了烦恼,预测精度较好。因此,SAGA-SVR有望在未来的农业生产中发挥重要作用。当然,此模型还有待进一步完善,以符合实际生产需要。

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