长江大学学报B（自然科学版）
長江大學學報B（自然科學版）
장강대학학보B（자연과학판）
JOURNAL OF YANGTZE UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2008年
3期
5-8
,共4页
贾伟宽%王慧%丁世飞%苏春阳
賈偉寬%王慧%丁世飛%囌春暘
가위관%왕혜%정세비%소춘양
害虫%预测预报%组合预测模型
害蟲%預測預報%組閤預測模型
해충%예측예보%조합예측모형
害虫的发生是非线性动态系统,影响害虫发生的预测因子众多,且存在一定相关性,用神经网络进行预测时,不利于设计与计算.结合因子分析与神经网络的原理,建立基于因子分析与神经网络组合的害虫预测模型,通过因子分析对预测因子进行降维处理,然后将降维后的数据作为网络的输入,经训练后仿真输出预测结果.通过对山东郓城县二代棉铃虫预测的实例分析,证明新模型的预测精度没有降低,网络的收敛速度加快,预测值的误差减小.说明这一模型在农作物的病虫害预测方面有着广阔的应用前景.
害蟲的髮生是非線性動態繫統,影響害蟲髮生的預測因子衆多,且存在一定相關性,用神經網絡進行預測時,不利于設計與計算.結閤因子分析與神經網絡的原理,建立基于因子分析與神經網絡組閤的害蟲預測模型,通過因子分析對預測因子進行降維處理,然後將降維後的數據作為網絡的輸入,經訓練後倣真輸齣預測結果.通過對山東鄆城縣二代棉鈴蟲預測的實例分析,證明新模型的預測精度沒有降低,網絡的收斂速度加快,預測值的誤差減小.說明這一模型在農作物的病蟲害預測方麵有著廣闊的應用前景.
해충적발생시비선성동태계통,영향해충발생적예측인자음다,차존재일정상관성,용신경망락진행예측시,불리우설계여계산.결합인자분석여신경망락적원리,건립기우인자분석여신경망락조합적해충예측모형,통과인자분석대예측인자진행강유처리,연후장강유후적수거작위망락적수입,경훈련후방진수출예측결과.통과대산동운성현이대면령충예측적실례분석,증명신모형적예측정도몰유강저,망락적수렴속도가쾌,예측치적오차감소.설명저일모형재농작물적병충해예측방면유착엄활적응용전경.
