基于PSO-GRU神经网络的青椒生长期需水预测

青椒生长期内需水量与气温、气压、相对湿度等因子之间存在复杂的非线性关系,需水量变化呈现出时序性和周期性的规律,为提高青椒生长期日均需水量的预测精度,提出一种PSO-GRU青椒生长期日均需水预测模型。以2014—2018年实验所得的青椒需水和气象环境等数据为数据源,将日均气温、气压、风速等六维数据作为特征集,需水量作为标签,采用GRU神经网络作为需水预测的训练模型,并针对GRU超参数容易陷入局部最优的问题,利用粒子群算法(PSO）优化GRU模型的超参数,通过仿真实验对青椒生长期日均需水量进行预测,并与RNN,LSTM和GRU等模型进行对比,验证PSO-GRU模型的优越性。仿真实验结果表明：PSO-GRU模型的预测精度和拟合效果显著提高,RMSE为0.505,MAE为0.388,MAPE为7.73,R2为0.888。PSO-GRU模型可为制定灌溉计划提供依据,有利于节水灌溉,推动农业种植水利信息化。