基于ANN-GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备

本申请公开了一种基于ANN‑GWO的植保无人飞机喷雾飘移量预测方法和相关设备，在测试阶段采集多种候选特征参数的测试参数数据和飘移量数据，并利用随机森林算法进行相关性分析，确定出用于喷雾飘移量预测的至少一个目标特征参数，有效通过多候选特征参数与随机森林算法的配合使用，保证了选取出的目标特征参数对喷雾飘移量预测的相关性和可靠性，同时降低了在后模型训练和喷雾飘移量预测的数据量。使用ANN‑GWO人工神经网络模型，有效利用了GWO优化算法的全局搜索和局部开发能力，解决了使用部分目标特征参数容易出现的难以收敛的问题，同时有效兼顾了多个目标特征参数的权重均匀性，提高了对不同目标下风向距离的喷雾飘移量预测的可靠性。