公开(公告)号：CN115169214A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210059832.5

申请日：2022-01-19

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 王丽娜 ,  戴文彬 ,  李雪 ,  王斌锐 ,  张延政 ,  季植斌

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种遗传算法优化的小波神经网络温室温度预测建模方法，包括：获取当前时刻多个温室温度相关变量，根据多个小波神经网络WNN初始权值参数产生遗传算法的最初遗传种群，根据小波神经网络WNN预测结果和实际输出结果构建遗传算法的适应度函数，用于评价遗传种群个体，利用遗传算法逐代筛选出最优的初始权值参数，利用最优的初始权值参数构建基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型，在基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型中输入当前时刻多个温室温度相关变量，输出未来某一时刻温室温度预测值。该方法联合小波神经网络和遗传算法，可以获得更加精确的模型。