【目的】本研究擬通過神經網絡建模來預測橡膠樹白粉病病害流行趨勢�！痉椒ā坎捎萌祟悓＜揖C合利用傳統(tǒng)經驗方法預報病害的相關經驗數(shù)據(jù)作為神經網絡的樣本,選用誤差反向傳播神經網絡結構,以Adam算法為訓練算法,成功訓練得到了橡膠樹白粉病神經網絡預測模型�！窘Y果】其擬合優(yōu)度達88.11%,田間試驗驗證的實際符合率為87.88%。【結論】本研究建立的橡膠樹白粉病神經網絡預測模型在提供防治建議上已具備與橡膠樹白粉病專家相當?shù)乃�。研究結果為進一步結合互聯(lián)網通信技術和數(shù)據(jù)庫管理技術,以訓練完成的神經網絡模型作為預測算法,建立橡膠樹白粉病預測預報專家系統(tǒng)、實現(xiàn)橡膠樹白粉病害預測預報流程的自動化和智能化奠定了基礎。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 材料
    1.2 方法
        1.2.1 測報數(shù)據(jù)的預處理
        1.2.2 神經網絡模型結構的確定
        1.2.3 神經網絡訓練算法的選取
        1.2.4 神經網絡模型訓練以及防止過擬合
        1.2.5 神經網絡預測結果的后處理
        1.2.6 預測模型田間驗證方法
        1.2.7 預測模型田間驗證標準
2 結果與分析
    2.1 神經網絡訓練
    2.2 物候參數(shù)的挑選
    2.3 各測報參數(shù)對神經網絡模型性能的影響
    2.4 神經網絡模型的田間驗證
3 討 論
    3.1 預測參數(shù)的選擇
    3.2 預測參數(shù)在病害預測預報模型中的重要性
    3.3 神經網絡模型的優(yōu)勢與劣勢
    3.4 預測模型的通用性
4 結 論



本文編號：4001382