基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型

• 作者: 景元书 熊世为 罗梦森
• 来源期刊: 气象科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水稻 气象产量 遗传优化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 短论
• 页码范围: 665-670
• 页数: 6页
• 分类号: P456.8
• 字数: 4052字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/2012jms.0103

摘要

利用1951-2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段.在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型.结果表明:(1)7-9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70％左右,预报精度也提高了4.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	景元书	南京信息工程大学应用气象学院	132	1230	19.0	26.0
2	罗梦森		6	75	5.0	6.0
3	熊世为	南京信息工程大学应用气象学院	5	44	4.0	5.0