遗传神经网络算法在农作物估产中的优势与应用

本文主要探讨了将神经网络与遗传算法相结合在农作物估产领域的应用，由刘晓旭和郭雪平两位作者在辽宁工程技术大学理学院进行的研究。他们选择某地区玉米作为研究对象，利用遗传算法与神经网络的融合策略，以改进传统的BP算法，旨在提高农作物估产的精度和效率。 在研究中，作者强调了遗传算法的优势，它具有较强的全局搜索能力，能够模拟生物进化过程中的自然选择和淘汰机制，寻找全局最优解。尽管BP算法因其简单性和可塑性在许多领域表现出色，但其收敛速度较慢且容易陷入局部极值问题。因此，作者试图通过遗传算法的全局优化特性，解决BP算法的局限。 在模型建立阶段，为了简化编码，采用了实数编码方法，并设计了一个评价函数，考虑了所有可能的权重组合。遗传算法中的权重初始设定是根据概率分布e-|γ|随机确定，这种方法经过实践验证，有助于在网络收敛时获得较小的权重绝对值，从而覆盖更广泛的可行解区域。 选择个体的方式上，作者没有采用传统的比例选择，而是采用了更加灵活的方法，这可能是为了更好地适应农作物估产问题的特性，提高算法的适应性和有效性。 文章的核心对比点在于将所提出的融合算法与BP算法进行比较，结果显示，新的算法在全局收敛性和收敛速度上都表现得更为优越，计算出的估产结果与实际值更为接近，预测效果显著优于BP算法。这为农作物估产提供了一种新的、实用的预测方法，具有重要的实际应用价值。 这项研究不仅展示了遗传算法和神经网络结合在农作物估产领域的创新应用，也为解决农业中的复杂非线性问题提供了一种有效的策略。这一研究成果对于农业生产决策支持系统的发展具有积极的推动作用。