BP神经网络在使用红外热像仪技术预测冬小麦产量中的应用

• 作者: Joachim M Shamaila Z Wolfram S 刘亚佳 宋坚利 张录达 曾爱君 王珏璇 胡振方
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 农学
• 关键词: 红外热像仪 ICWSI BP神经网络 冬小麦产量
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 1587-1592
• 页数: 6页
• 分类号: S512.1
• 字数: 788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2013)06-1587-06

摘要

通过使用红外热像仪技术获得冬小麦冠层不同温度值,计算得到冬小麦主要需水阶段水分胁迫指标ICWSI(infrared crop water stress index).并根据此数据,使用一次灌溉周期中3个时段不同的ICWSI的平均值作为输入因子,相应实测冬小麦产量作为输出因子,建立了BP神经网络模型对冬小麦的产量进行预测,本文采用三层BP神经网络,其拓扑结构为3-5-1,数据归一化处理后收敛性能增强.预测结果显示,平均相对误差最大只有3.42％；为了证实这一方法的优越性,同时建立了基于ICWSI和冬小麦产量关系的非线性函数的预测模型,预测结果与实际产量值进行比较,平均相对误差最大达到了18.87％.两种预测方法得到的不同预测结果表明,将红外热像仪技术与BP神经网络预测方法相结合,可以成功用来预测冬小麦产量,比使用非线性函数预测的效果更好,精度更高,可靠性更强,可以用于实际生产需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋坚利	中国农业大学理学院	45	922	20.0	29.0
2	张录达	中国农业大学理学院	80	1799	23.0	38.0
3	胡振方	中国农业大学工学院	3	95	3.0	3.0
4	刘亚佳	中国农业大学理学院	37	866	16.0	29.0
5	曾爱君	中国农业大学理学院	1	10	1.0	1.0