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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116681109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310747164.X，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法及系统是由李天华;董银行;施国英;吴秀兰;陈超;苏建昌设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法及系统，将BP神经网络的权值和阈值设置为野狗优化算法的解空间，通过计算BP神经网络的误差函数，评估野狗种群中每个个体的适应度，更新最优个体，经野狗优化算法和BP神经网络交替优化网络参数后，得到最优解向量，即得到BP神经网络的最优权值和阈值，根据最终权值和阈值构建基于野狗算法优化的BP神经网络模型。在模型中输入过去一段时刻的食用菌生长环境数据，输出未来时刻的预测食用菌生长环境。该融合算法可以预测未来时刻的食用菌生长环境，使调控设备及时响应突发环境变化，始终为食用菌生长提供一个平稳的环境。

本发明授权基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于优化BP神经网络的食用菌生长环境预测方法，其特征在于，包括： 实时获取食用菌生长环境参数并进行预处理，所述食用菌生长环境参数包括：空气温度、湿度、CO2浓度，培养床温度和湿度； 选取BP神经网络模型结构，确定BP神经网络模型参数； 将BP神经网络模型的权值和阈值设置为野狗优化算法的解空间，并初始化野狗优化算法； 所述将BP神经网络模型的权值和阈值设置为野狗优化算法的解空间，包括： 将BP神经网络的权值和阈值表示为一个列向量； 将权值和阈值表示为一个列向量后，初始化野狗优化算法的种群，种群中的每个个体都是一个解向量； 所述初始化野狗优化算法，包括： 将种群大小设置为200，P=0.5、Q=0.7，其中P为狩猎或食腐策略的概率，Q为群体攻击或迫害攻击的概率，为之间的随机数； 优化步骤一：群体攻击,若且，则执行： 为搜索代理的新位置，表示野狗的运动；是的倒数生成的随机整数，其中为野狗总数量；是搜索代理的子集，表示会攻击的野狗，其中，是随机产生的野狗种群；是当前搜索代理；为前一次迭代找到的最佳搜索代理，为区域内均匀生成的随机数,这是一个尺度因子，它改变了野狗运动轨迹的大小； 优化步骤二：迫害，则执行： 为区域[-1,1]内均匀生成的随机数,是在从内生成的随机数，是随机选择的第个搜索代理，； 优化步骤三：食腐，若randomP,则执行： 当获得的，其中是将会被更新的生存率较低的搜索代理，和是内生成的随机数，且，是上一次迭代中找到的最佳搜索代理，为区域[0,1]内均匀生成的随机数； 优化步骤四：野狗存活率： 和分别是当前一代中最差和最佳的适应度值，而是第i个搜索代理的当前适应度值，将训练数据误差绝对值作为个体适应度值； 利用预处理后的食用菌生长环境数据对BP神经网络模型进行多次迭代训练，获取测试误差； 将BP神经网络的测试误差函数作为野狗优化算法的适应度函数； 将模型测试误差作为每个个体新的适应度值，更新最优个体，判断是否满足停止准则； 经野狗优化算法和BP神经网络交替优化网络参数后，得到BP神经网络的最优权值和阈值，根据最终权值和阈值构建基于野狗算法优化的BP神经网络模型； 向基于野狗算法优化的BP神经网络模型输入过去预设时间段的食用菌生长环境数据，输出未来时刻的预测食用菌生长环境数据。

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