基于PCA-LSTM小麦叶片水分检测研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 赵东东

作者： 赵东东;赵雅丽;赵秉强;崔东云;丁筱玲

作者机构：

关键词： 含水量;梯度分析;特征值;LSTM;预测性能

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2019 年 3 期

页码： 154-158,184

摘要： 为实现小麦叶片含水量精准检测,该文提出基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和长短时记忆网络(long Short-Term Memory,LSTM)构建预测模型对小麦叶片含水量进行精准检测.试验以济麦22号小麦为研究对象,均匀划分其种植区域并灌溉不同水量以作叶片水分梯度分析;然后采集叶片图像并提取叶片R、G、B颜色特征值,运用灰度梯度共生矩阵提取均值、灰度熵、逆差距、梯度熵、混合熵、惯性、等15个纹理特征值,形状特征值提取面积、宽、伸缩率;最后基于主成分分析对提取特征值进行降维处理,并分别应用BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行检测对比.试验证明:该模型平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差分别为0.002、0.002和0.011,均优于传统预测方法,具有良好的预测性能和泛化能力.由此表明,该方法切实可行,能够满足小麦叶片水分预测的实际需要,为后期研发智能灌溉系统提供坚实理论指导.

分类号： TP391.41`S512.1

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