基于数据分解与改进混合深度网络的大豆产量预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 袁世一

作者： 袁世一

作者机构：

关键词： 数据分解;混合深度网络;大豆产量;预测

期刊名称： 智能计算机与应用

ISSN： 2095-2163

年卷期： 2025 年 15 卷 006 期

页码： 27-31

摘要： 大豆因产量数据较少且受外部因素影响较大，其产量预测存在一定困难。为解决这一问题，本文从数据处理和模型优化角度出发，建立了基于数据分解和改进的混合深度网络的大豆产量预测模型。首先，利用改进后的自适应集成经验模态分解算法对大豆数据进行模态分解，降低数据波动性。其次，建立混合神经网络预测模型，提高预测的准确性和稳定性。最后，根据APSO算法提取各模型及各分量中的优势，将提取后的数据进行重构，进一步提高模型的预测精度。结果表明，本文所提出的算法改进模型，在大豆产量预测上具有更高的精度。

分类号： TP18%S565.1

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