基于麻雀搜索算法優(yōu)化的四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在三七莖粗預測中的效果評估

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摘要：以1年生三七（Panax notoginseng）為研究對象，通過正交試驗考察光、水、營養(yǎng)物質(zhì)對三七莖粗的影響，利用麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm，SSA）優(yōu)化4種模型，分別為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back propagation neural network， BPNN）、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long short term memory， LSTM）、隨機森林（Random forest， RF）和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（General regression neural network， GRNN），并應用這4種模型對三七莖粗進行預測。（剩余10568字）