共查询到20条相似文献，搜索用时 640 毫秒
1.
针对农业中虫害受多种复杂因素的影响及发生量预测问题非线性、样本少、特征变量多的特点,结合偏最小二乘回归（PLS）、遗传算法（GA）与Elman神经网络,建立了虫害发生量的PLS_GA_Elman预测模型。通过PLS回归算法对影响因素进行特征提取后,将降维变量输入Elman模型,并运用GA对Elman建模中的权值和阀值进行优化。通过实例分析表明该模型预测准确性高,能有效地预测虫害的发生量。同时为验证算法的有效性,与PLS算法、Elman神经网络算法、基于GA的Elman神经网络算法（GA_Elman）、基于GA的BP神经网络算法(GA_BP)进行比较。 相似文献
2.
[目的]比较神经网络算法和传统统计建模方法对土壤盐渍化预测模型的效果.[方法]对渭干河流域多年土壤盐渍化和其影响因子进行分析的基础上,采用BP网络的3种算法,建立基于BP神经网络土壤盐渍化预测模型.将预测结果与多元线性回归模型预测结果进行对比分析,讨论线性和非线性方法用于土壤盐渍化预测模型.[结果]与传统的统计建模方法相比BP神经网络结构简单、快捷,预测精度高,很好地再现了土壤盐渍化与其影响因素之间复杂的非线性函数关系;三种BP算法中,基于trainlm算法建立的壤盐渍化预测模型具有较好的推广能力.[结论]BP神经网络的土壤盐渍化预测性能良好,用来可以预测土壤盐渍化情况. 相似文献
3.
<正>病虫害是制约农业生产的重要因素,每年因病虫害造成的损失巨大。据FAO估计,世界粮食产量常年因病害损失高达14%,因虫害损失达10%。有效掌握病虫害的发生规律。可对病虫害的发生发展进行预测,为实际生产提供帮助。病害流行的定量研究是制订预测预报方法和病害可持续控制策略的基础。模型与模拟是病害流行学研究的一种重要方法,目前主要有数学模型、空间插值及系统建模等模拟方法。Logistic模型利用logistic方程对害虫发生的数量和面积进行预测。从害虫发生的系统资料中,概括出环境因子与害虫发生之间的内在联系,通过建立统计模型,来预测害虫种群未来发展 相似文献
4.
5.
基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型 总被引：2，自引：0，他引：2
落叶松毛虫为我国主要害虫之一,其发生严重影响了我国林木生长和森林资源的安全。因此,及时准确地对落叶松毛虫虫害发生趋势进行预测、预报十分必要。虫害的发生受到多种因素的影响,存在复杂的非线性关系,传统的预测方法大多为基于线性的预测,导致其预测效果不够理想。本研究选取当年3月中旬的总蒸发量、上年7月上旬的平均最低气温、当年3月下旬的极端最低气温以及上年11月上旬的平均风速作为自变量,虫害发生面积作为因变量,利用多层前馈神经网络(MLFN)、广义回归神经网络(GRNN)以及支持向量机(SVM)3种机器学习算法对落叶松毛虫发生面积进行预测,并将3种方法的预测结果与传统多元线性回归预测方法相比较。结果表明,机器学习的预测效果均在很大程度上优于多元线性回归预测,并且在3种机器学习算法中,SVM模型的预测效果最好,在30%容忍度下其预测精度可以达到100%,并且该模型还有较低的RMSE值(0.077)和较短的训练时间(1 s)。这表明,机器学习可以应用于生产实际并有效预测虫害发生面积,尤其是SVM模型可以作为一种很好的虫害发生预测手段。 相似文献
6.
7.
研究了星天牛发生情况与7个气象因子的关系。结果表明,7个气象因子对星天牛虫害中度发生规模有一定影响,其中6月日照时数、6月相对湿度对星天牛虫害中度发生规模有反向的预测作用,1月温度、6月平均气温、5月降水量、6月降水量、5月日照时数对星天牛虫害中度发生规模有正向的预测作用。 相似文献
8.
基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度.为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响.结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10-4(溶解氧)和0.0065、9.4287×10-4(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合.研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好. 相似文献
9.
赵平 《中国农业文摘-农业工程》2022,34(3):49-52
农业虫害的发生流行是作物品种、有害生物和气象因素等综合作用的结果,其中气象因素是决定有害生物发生流行的关键因子,对农作物病虫害发生的影响最大。为减少农作物虫害的危害造成的损失,通过研究气象因素与大田作物常发性虫害—棉铃虫成虫量的相关性,构建系统模型,不断深化棉铃虫发生发展的气象预报研究,提高农业气象综合预报工作的准确性和药物防治的有效性,从而实现对农作物虫害的可持续控制。 相似文献
10.
11.
12.
正农作物在生长发育过程中,会受到许多不利因子的影响,包括非生物因子及生物因子。害虫即为生物因子中重要的因子之一。害虫在作物上造成危害并有一定的损失即为虫害。虫害的发生须有虫源、适宜的环境、易受害的作物或作物易受害的某一生育期。有害生物防治的主要方法是:植物检疫,农业控制,生物防治,化学防治,物理和机械控制。下文将对农作物害虫的防治方法做以分析:1防治途径1.1控制田间生物群落(增加益虫种 相似文献
13.
决策树算法在油茶种子含油率模拟及关键气象因子分析上的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
采用决策树算法对湖南省41个油茶样地2009～2017年的油茶种子含油率与气象因子进行诊断分析并挑选出关键指标,结果表明:基于所有时间段气象数据的CART算法拟合效果较好,平均相对误差为18.2%,油脂转化和积累高峰期20℃以上活动积温为最重要的决策因子;对不同时间段气象因子分别建模,平均相对误差在22.9%～25.4%,果实第一次膨大期、果实膨大高峰期、油脂转化和积累高峰期、果实成熟期、采后处理期的最关键气象因子分别为15℃以上活动积温、极端最高气温、20℃以上活动积温、最长连续无降水日数、降水日数。 相似文献
14.
15.
基于过程神经网络的农作物生长预测算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农作物基本发育过程应用过程神经网络模型,建立了农作物生长预测算法。该算法可以描述并预测农作物的生长如光合作用和呼吸作用,并可通过反馈式训练学习实现自动修正动态输入函数因子。实验结果表明,所提出的农作物生长预测算法可用于描述和预估农作物生长环境条件对农作物生产潜力的影响,其对农业生产具有一定的现实指导意义。 相似文献
16.
17.
18.
电磁信号传播系统的建模在复杂环境下有十分重要的意义，并且对模拟系统的准确性和快速性有一定的要求。本文基于扩展光学模型，以Java为平台开发语言，以射线追踪为核心算法，实现基于扩展光学模型的电磁信号传播系统的设计。通过与AREPS（高级折射效应预测系统）比较，证明本系统建模的准确性和很快的速度响应。 相似文献
19.