齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
齊齊哈爾大學學報（自然科學版）
제제합이대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF QIQIHAR UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
4期
32-35
,共4页
侯嫚丹%仝志民%周爱红%李敬文
侯嫚丹%仝誌民%週愛紅%李敬文
후만단%동지민%주애홍%리경문
离散过程神经元网络%预测模型%模拟退火算法%遗传算法%权值
離散過程神經元網絡%預測模型%模擬退火算法%遺傳算法%權值
리산과정신경원망락%예측모형%모의퇴화산법%유전산법%권치
discrete process neural networks%prediction model%simulated annealing algorithm%genetic algorithm%weights
采用离散过程神经元网络建立农作物产量基于种子、土壤、施肥、气候等影响因素下的预测模型，使用模拟退火-遗传算法对权值进行分层修订，并通过实际数据进行验证，得出此模型泛化能力较强，可以应用于其它经纬度，其它农作物生长参数的预测中，是一种全新的动态预测方法的结论。
採用離散過程神經元網絡建立農作物產量基于種子、土壤、施肥、氣候等影響因素下的預測模型，使用模擬退火-遺傳算法對權值進行分層脩訂，併通過實際數據進行驗證，得齣此模型汎化能力較彊，可以應用于其它經緯度，其它農作物生長參數的預測中，是一種全新的動態預測方法的結論。
채용리산과정신경원망락건립농작물산량기우충자、토양、시비、기후등영향인소하적예측모형，사용모의퇴화-유전산법대권치진행분층수정，병통과실제수거진행험증，득출차모형범화능력교강，가이응용우기타경위도，기타농작물생장삼수적예측중，시일충전신적동태예측방법적결론。
In this article,it established a crop yield prediction model which based on the seeds,soil,fertilization, climate and other factors by the discrete process neural network,after layer-revised the weights using simulated annealing genetic algorithm,and validated by the actual data,it draws a conclusion that the model is a new method of dynamic prediction and generalization capability is stronger, which can be applied to other latitude or crop growth parameters prediction.
