基于NGO-CNN-SVM的高標準農(nóng)田灌溉工程施工成本預測
農(nóng)業(yè)工程學報
頁數(shù): 11 2024-07-12
摘要: 為提高高標準農(nóng)田項目施工成本的預測精度,控制施工成本在合理范圍,減少投資風險,該研究從單體灌溉工程施工成本預測角度出發(fā),通過隨機森林(random forest,RF)篩選出高標準農(nóng)田灌溉工程施工成本的關(guān)鍵影響因素,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural networks,CNN)和支持向量機(support vector machine,SVM)兩種模型的... (共11頁)