1 简介
为实现精准施肥"减施增效"的数字化农业施肥技术,本文基于并运用了麻雀搜索算法,对广义回归神经网络(GRNN)进行了结合与改进,并构建作物广义回归神经网络(GRNN)结合麻雀搜索算法的预测施肥量模型.通过采集得到的数据样本会被用来输入MATLAB进行仿真和实验验证.仿真和实验结果表明,基于麻雀搜索算法的GRNN神经网络模型比BP神经网络具有更少的输入参数,能更好地反映施肥量与诸多影响因素之间的关系,具有实用价值.且基于麻雀搜索算法改进的GRNN神经网络算法模型人为设定量更少,更为客观,预测值与实际值之间的误差更小,预测结果更加准确.
2 部分代码
%_________________________________________________________________________%% 麻雀优化算法 %%______________________________________
