基于ISSA—LSTM的菇房溫濕度預(yù)測模型研究

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摘要：為提升雙孢蘑菇品質(zhì)與產(chǎn)量，實(shí)現(xiàn)菇房整體環(huán)境提前調(diào)控，精準(zhǔn)預(yù)測菇房環(huán)境中的溫濕度數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。但傳統(tǒng)預(yù)測模型很多參數(shù)都需要人工手動(dòng)調(diào)節(jié)，例如隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)、學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等，這一系列參數(shù)的選擇都直接影響預(yù)測性能的優(yōu)劣。針對以上問題，提出一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法ISSA優(yōu)化的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM菇房環(huán)境預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對菇房內(nèi)的溫濕度環(huán)境的精準(zhǔn)預(yù)測。（剩余14867字）