基于BOA-LSTM模型的土壤湿度预测

摘要

自从长短期记忆网络提出后,一般循环神经网络中存在的长期依赖问题得以解决,由于其独特的设计结构和良好的特性,适合对时间序列类型数据进行处理和预测,被广泛应用在机器学习和人工智能的各个领域中。针对锡林郭勒草原上的土壤湿度预测问题,选用岭回归算法、支持向量机算法、梯度提升决策树算法、长短期记忆网络算法和基于贝叶斯优化的长短期记忆网络算法进行对比实验,比较各个模型在回归分析中的平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比指标情况。通过数据预处理和回归分析后,将长短期记忆网络算法应用在未来锡林郭勒草原上的土壤湿度预测,对自然环境保护和抑制草原沙漠化问题提供更多解决思路。