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南阳响应式网站,站长之家最新网站,logo免费设计在线,溧阳手机网站设计基于数据智能算法的小麦产量预测研究 1. 数据智能算法中的 GP 模型构建 在数据智能算法里，GP 模型的构建有一套特定流程： 1. 随机创建初始种群 ：也就是随机生成计算机程序。 2. 执行具有最佳适应度值的程序 ：挑选出适应度最优的程序来执行。 3. 生成新的计算机程…基于数据智能算法的小麦产量预测研究1. 数据智能算法中的 GP 模型构建在数据智能算法里，GP 模型的构建有一套特定流程：1.随机创建初始种群：也就是随机生成计算机程序。2.执行具有最佳适应度值的程序：挑选出适应度最优的程序来执行。3.生成新的计算机程序种群：借助繁殖、变异、交叉等操作，产生新的程序种群。4.适应度的比较与评估：对不同程序的适应度进行对比和评估。5.通过进化过程选择最佳程序：经过一系列进化操作，选出最优程序。为达成此目标，会创建随机均等的种群，确定适应度，单独挑选“父母”程序，再通过繁殖、变异和交叉操作从“父母”程序生成“子代”程序。2. 材料与方法2.1 小麦产量数据集小麦产量模型开发的数据来源于巴基斯坦联邦统计局（经济部门）以及农业营销信息服务局（农业经济与营销处）。这些数据可在相关图表中核实。构建数据集时，通过省级作物报告服务获取地区（区级）小麦产量数据，这些数据先由下放的食品与农业部经济部门整理，后由巴基斯坦联邦统计局汇总。不过，2009 年的小麦产量数据存在缺失情况，为解决这一问题，采用 1981 - 2013 年其他数据的平均值来填补预测变量和相应目标站点的缺失数据。2.2 研究区域研究地点位于巴基斯坦旁遮普省（北纬 31.17°，东经 72.70°）的八个农业密集型地区。旁遮普省