| 雄先型核桃雄花疏除的二次回归与BP神经网络模型研究 |
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| 引用本文： | 王贤萍,曹贵寿,杨晓华,张倩茹,李凯,李鸿雁,段泽敏.雄先型核桃雄花疏除的二次回归与BP神经网络模型研究[J].农业科学与技术,2015(6). |
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| 作者姓名： | 王贤萍 曹贵寿 杨晓华 张倩茹 李凯 李鸿雁 段泽敏 |
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| 作者单位： | 山西省农业科学院果树研究所/果树种质创制与利用山西省重点实验室,山西太原,030031 |
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| 基金项目： | 山西省科技厅科技攻关项目“核桃化学去雄技术”(002023)。Supported by Key Science and Technology Program of Shanxi Province |
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| 摘 要： | 雄先型核桃雄花疏除（去雄）是提高产量的重要管理措施，为提高核桃去雄的效率，建立二次回归与 BP神经网络模型。分别以乙烯利、赤霉素和甲哌鎓为自变量和核桃雄花脱落率为响应指标，进行田间建模试验，建立了二次多项式回归方程和 BP神经网络模型，并于翌年进行 BP模型田间确认试验。试验数据分为训练集、确认集和试验集，中心组合（二次旋转回归试验设计）田间建模试验得到的20组数据随机划为训练集（17）和确认集（3）数据，试验集为翌年田间确认试验得到的数据，BP神经网络的拓扑结构为3-5-1。①BP神经网络对确认集样本的预测值误差分别为1.3550%、0.4291%、0.3538%；②BP神经网络的预测值与田间确认试验结果相差为2.04%，回归预测值与田间确认试验结果相差为3.12%；③BP神经网络预测比回归预测提高预测精度1.0%以上。将二次多项式逐步回归分析和 BP神经网络方法有效的结合使用，既可明确各因子的作用效应亦可得到相对准确的预测结果。
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| 关 键 词： | 核桃 雄花序 疏除 BP神经网络 回归 预测 |
Study on the Model of Excessive Staminate Catkin Thinning of Proterandrous Walnut Based on Quadratic Polynomial Regression Equation and BP Artificial Neural Network |
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| Xianping WANG,Guishou CAO,Xiaohua YANG,Qianru ZHANG,Kai LI,Hongyan LI,Zemin DUAN.Study on the Model of Excessive Staminate Catkin Thinning of Proterandrous Walnut Based on Quadratic Polynomial Regression Equation and BP Artificial Neural Network[J].Agricultural Science ＆ Technology,2015(6). |
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| Authors: | Xianping WANG Guishou CAO Xiaohua YANG Qianru ZHANG Kai LI Hongyan LI Zemin DUAN |
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| Keywords: | Walnut Staminate catkin of walnut(SCW) Thinning BP artificial neural network Regression Prediction |
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