23、基于个性化人工神经网络的水稻作物产量预测

基于个性化人工神经网络的水稻作物产量预测

1. 研究背景与动机

全球对粮食的需求逐年增长，提高粮食作物产量是满足这一需求的可行途径。作物的生长和生产力受多种因素影响，如种植者的能力、土壤条件以及关键的气象变量（如降雨、湿度、云量和日照时长）。因此，提前准确预测作物产量对于规划和选择作物种植至关重要。

2. 人工神经网络基础

软计算通过近似方法为复杂问题提供虽不准确但可用的答案，其具有适应性、鲁棒性、非线性和快速反应的特点，适用于作物产量预测。软计算包含遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）和模糊逻辑（FL）三个组成部分。

ANN是受生物启发的数据处理策略，模仿人类大脑的工作方式。它通过编程让计算机从观测数据中学习，经过训练后，能够在任务中保持高效，并通过学习过程获取知识。神经元之间的连接强度存储着信息，学习原则使网络能够从可用数据中获取知识并应用于训练。

ANN具有以下显著特点，吸引了众多研究者：
- 能够检测预测变量和目标变量之间复杂的非线性关系。
- 数据驱动，是自我适应的策略，无需对模型类型做严格假设。
- 能检测数据间难以定义的关系。
- 高度并行的结构，擅长学习和简化模型，即使输入数据存在误差和不足，也能为问题提供有效解决方案。
- 适合处理大规模数据样本，因其具有并行处理能力。
- 能够预测训练中未出现的模式。

ANN的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成：
- 输入层：接受输入并将其发送到隐藏层。
- 隐藏层：接收第一层的数据并将其发送到输出层。
- 输出层：接受隐藏层处理后的数据并产生输出。