基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2018.10.009

计算机与现代化 ›› 2018, Vol. 0 ›› Issue (10): 44-.doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2018.10.009

基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测

（盐城工学院电气工程学院，江苏盐城224051）

收稿日期:2018-04-24 出版日期:2018-10-26 发布日期:2018-10-26
作者简介:商志根(1979-),男,江苏盐都人,盐城工学院电气工程学院副教授,博士,研究方向：进化算法，智能预测; 段小汇(1982-),男,江苏射阳人,讲师,硕士,研究方向：系统辨识。
基金资助:
盐城市农业科技指导性计划项目(YKN2014012)

Predicting Crop Water Requirements Based on Particle Swarm Optimization #br# and Least Square Support Vector Machine

(School of Electrical Engineering, Yancheng Institute of Technology, Yancheng〖KG*3〗 224051, China)

Received:2018-04-24 Online:2018-10-26 Published:2018-10-26

摘要/Abstract

摘要： 为了提高作物需水量预测精度，提出基于粒子群优化算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测模型。该模型以空气湿度、温度、太阳辐射以及风速为输入，利用多项式核函数和径向基核函数的非负线性组合构造核函数，将粒子群优化算法(PSO)与交叉验证方法用于确定模型参数。实验结果表明与神经网络和随机森林相比，PSO优化的LS-SVM可获得更好的预测精度和泛化能力，可用于节水灌溉，具有较高的应用价值。

关键词: 作物需水量, 支持向量机, 粒子群优化, 核函数

Abstract: To improve the accuracy of crop water requirement prediction, a model based on Least Square Support Vector Machine (LS-SVM) optimized by Particle Swarm Optimization (PSO) is put forward. Relative humidity, air temperature, solar radiation and wind speed are considered as input variables. A nonnegative linear combination of polynomial kernel function and radial basis kernel function is used as the kernel function of LS-SVM. PSO and cross validation are applied to optimize the parameters of LS-SVM. Experimental results indicate that LS-SVM optimized by PSO outperforms neural network and random forest. It can be used for water-saving irrigation, and has good application value.

Key words: crop water requirements, support vector machine, particle swarm optimization, kernel function

中图分类号:

TP183

商志根，段小汇. 基于PSO与LS-SVM的作物需水量预测[J]. 计算机与现代化, 2018, 0(10): 44-.

SHANG Zhi-gen, DUAN Xiao-hui. Predicting Crop Water Requirements Based on Particle Swarm Optimization #br# and Least Square Support Vector Machine[J]. Computer and Modernization, 2018, 0(10): 44-.

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