用量子优化算法预测小麦赤霉病

• 作者: 贾花萍
• 来源期刊: 江苏农业学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦赤霉病 预测 量子优化算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 植物保护
• 页码范围: 523-526
• 页数: 4页
• 分类号: S431.9
• 字数: 2808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4440.2013.03.012

摘要

准确预测小麦赤霉病流行程度,可以科学合理地预防小麦赤霉病.利用陕西渭南地区小麦赤霉病的历史数据,以影响赤霉病发生的气象因子作为预测因子,病穗率作为赤霉病流行程度,将量子遗传算法引入神经网络训练过程,构造神经网络的量子优化算法,对小麦赤霉病进行预测.与传统BP神经网络相比,量子优化算法预测结果更接近于实际值,且误差较小,其收敛精度、收敛速度显著提高,同时避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果.可见,基于神经网络的量子优化算法预测小麦赤霉病远优于BP算法,可作为一种新方法用于小麦赤霉病预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾花萍	渭南师范学院数学与信息科学学院	37	95	5.0	6.0