江苏农业学报
江囌農業學報
강소농업학보
JIANGSU JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES
2013年
3期
523-526
,共4页
小麦赤霉病%预测%量子优化算法%神经网络
小麥赤黴病%預測%量子優化算法%神經網絡
소맥적매병%예측%양자우화산법%신경망락
wheat scab%prediction%quantum optimization algorithm%neural network
准确预测小麦赤霉病流行程度,可以科学合理地预防小麦赤霉病.利用陕西渭南地区小麦赤霉病的历史数据,以影响赤霉病发生的气象因子作为预测因子,病穗率作为赤霉病流行程度,将量子遗传算法引入神经网络训练过程,构造神经网络的量子优化算法,对小麦赤霉病进行预测.与传统BP神经网络相比,量子优化算法预测结果更接近于实际值,且误差较小,其收敛精度、收敛速度显著提高,同时避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果.可见,基于神经网络的量子优化算法预测小麦赤霉病远优于BP算法,可作为一种新方法用于小麦赤霉病预测.
準確預測小麥赤黴病流行程度,可以科學閤理地預防小麥赤黴病.利用陝西渭南地區小麥赤黴病的歷史數據,以影響赤黴病髮生的氣象因子作為預測因子,病穗率作為赤黴病流行程度,將量子遺傳算法引入神經網絡訓練過程,構造神經網絡的量子優化算法,對小麥赤黴病進行預測.與傳統BP神經網絡相比,量子優化算法預測結果更接近于實際值,且誤差較小,其收斂精度、收斂速度顯著提高,同時避免陷入跼部極小的缺點,達到瞭很好的預測效果.可見,基于神經網絡的量子優化算法預測小麥赤黴病遠優于BP算法,可作為一種新方法用于小麥赤黴病預測.
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