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小麥多生理生化指標變化趨勢反映了儲藏品質(zhì)的劣變狀態(tài),預(yù)測多指標時序數(shù)據(jù)會因關(guān)聯(lián)性及相互作用而產(chǎn)生較大誤差,為此該文基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)和生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)提出一種改進拓撲結(jié)構(gòu)的長短期記憶生成對抗網(wǎng)絡(luò)(LSTM-GAN)模型。首先,由LSTM預(yù)測多指標不同時序數(shù)據(jù)的劣變趨勢;其次,根據(jù)多指標的關(guān)聯(lián)性并結(jié)合GAN的對抗學習方法來降低綜合預(yù)測誤差;最后通過優(yōu)化目標函數(shù)及訓練模型得出多指標預(yù)測結(jié)果。經(jīng)實驗分析發(fā)現(xiàn):小麥多指標的長短期時序數(shù)據(jù)的變化趨勢不同,進一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)及訓練時序長度可有效降低預(yù)測結(jié)果的誤差;特定條件下小麥品質(zhì)過快劣變會使多指標預(yù)測誤差增大,因此應(yīng)充分考慮儲藏期環(huán)境變化對多指標數(shù)據(jù)的影響;LSTM-GAN模型的綜合誤差相對于僅使用LSTM預(yù)測降低了9.745%,并低于多種對比模型,這有助于提高小麥品質(zhì)多指標預(yù)測及分析的準確性。
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