基于相空间重构技术和GA-BPNN算法的小麦条锈病受灾率预报模型

• 作者: 张静
• 来源期刊: 西北农林科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小麦受灾率预报 混沌特征 重构相空间 GA-BPNN模型
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 植物保护
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3431字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-9387.2006.01.012

摘要

利用混沌理论,对湖北省某地区小麦条锈病受灾率进行混沌特征验证,然后利用BP神经网络非线性逼近器能力,建立预测模型,利用重构相空间,确定神经网络的输入节点数及输入值,并引入遗传算法优化BP神经网络参数,对受灾率进行了成功预报.