遗传算法与RBF网络在番茄生长模型识别中的应用

"基于遗传算法和RBF网络的番茄生长模型辨识，通过神经网络和遗传算法对温室番茄生长过程中的茎部生长进行建模，采用径向基函数（RBF）神经网络作为辨识方法，利用温室实际测量数据进行训练和预测。此方法在模拟结果中表现出对温室番茄生长过程建模的优越性。" 本文详细探讨了如何运用神经网络技术和遗传算法来建立一个精确的番茄生长模型，特别是针对温室环境中的番茄茎部生长过程。温室番茄的生长受到多种控制变量的影响，其生长过程相当复杂，这使得建立准确的模型极具挑战性。在这种背景下，研究者选择了径向基函数（RBF）神经网络作为建模工具，因为RBF网络以其快速收敛和高精度的特点，非常适合处理非线性和复杂的数据关系。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层的神经元通常采用径向基函数作为激活函数，能够有效地拟合非线性函数，因此在模式识别和系统辨识等领域有广泛应用。在本研究中，RBF网络被用来学习和理解温室番茄茎生长的内在规律，通过对实测数据的学习，网络可以捕获番茄生长的复杂动态。 遗传算法则作为一种全局优化工具，用于调整RBF网络的参数，如中心点、宽度和权重等。遗传算法模拟自然选择和遗传机制，通过迭代过程不断优化解决方案，寻找最佳网络结构和参数设置，以提高模型的预测能力和准确性。 实验结果显示，采用遗传算法训练的RBF网络模型在模拟番茄生长方面表现出了优于其他方法的优势。这表明该模型能够更准确地捕捉到温室番茄生长过程中的复杂变化，为温室环境下的作物生长管理提供了有力的工具。此外，这种建模方法对于其他类似复杂生物生长过程的研究也具有借鉴意义，可能应用于改进农业生产的预测和控制策略。 关键词：径向基函数网络（RBF）、遗传算法、建模。该研究工作属于“十五”国家重点科技攻关项目的一部分，由北京理工大学自动控制系的研究团队完成，旨在进一步探索约束系统稳定控制和智能控制技术在农业领域的应用。