基于TSO-GRNN组合模型的玉米产量预测方法

摘要

基于TSO‑GRNN组合模型的玉米产量预测方法，涉及信息处理领域，解决现有技术无法获取环境信息与产量之间的相关性以及计算量大，容易陷入局部拟合，无法实现精确预测等问题，本发明在建模前进行了相关性分析，得到对玉米生长重要的环境因子种类，降低预测的繁琐程度。采用GRNN建立了玉米产量预测模型，并利用历史统计数据对玉米量进行预测。利用TSO对基于GRNN神经网络的玉米产量预测方法进行优化，调整参数到适中时，可有效避免陷入局部最小值，使预测点逐渐逼近真实值，提高预测精度，并可以在一定程度上降低过拟合问题。本发明结合当前环境信息对当年的玉米产值进行预测，对于未来农业人员进行土地开发、环境维护以及生长期内作物培养有重要帮助。