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一种基于改进PSO‑LSTM算法的土壤磷含量预测方法，包括以下步骤：（1）将收集到的环境参数包括温度，湿度，光照强度，土壤湿度，土壤温度，导电率，PH值做为输入；（2）初始化参数建立模型。包括pso的迭代次数，初始位置与速度，空间维数，种群数量。LSTM的隐藏层，神经元数，学习率，迭代次数；（3）根据需要调整粒子，粒子的结构为（h,a），h代表神经隐含元数，a代表学习率。根据初始化建立LSTM模型。把平均绝对误差作为适应度值。（4）确定粒子的初始位置，得出初始适应度值，从而找到粒子的PBest与
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113221430 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110435508.4
(22)申请日 2021.04.22
(71)申请人 黑龙江大学
地址 1
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