基于REMCC-BPNN的稻瘿蚊发生量预测研究

• 作者: 张红燕 李诚 谢元瑰 隆轲
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: BP神经网络 虫害预测 时间序列
• 年，卷（期）: 2014,（13）
• 所属期刊栏目: 植物保护—研究报告
• 页码范围: 289-293
• 分类号: S126
• 语种: 中文

摘要

为了提高预测稻瘿蚊发生量的准确度,有效防控稻瘿蚊虫害成灾面积,采用基于K近邻样本拟合相对误差绝对值与时序相关系数最小原则优化的BP神经网络预测模型REMCC-BPNN,选取广为认可的气温和降水量为影响因子,对稻瘿蚊的发生量进行独立预测.通过2个实例(化州市晚稻稻瘿蚊发生程度和广西邕宁县稻瘿蚊发生程度)验证显示:REMCC-BPNN模型的独立预测精度分别为94％和100％,明显优于经典回归分析、SVR-CAR、MIV-BPNN等参比模型.可见,REMCC-BPNN模型在虫害发生量预测方面有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张红燕	湖南农业大学信息科学技术学院	37	127	6.0	9.0
3	谢元瑰	湖南农业大学信息科学技术学院	5	19	3.0	4.0
5	隆轲	湖南农业大学信息科学技术学院	2	7	2.0	2.0
13	李诚	湖南农业大学信息科学技术学院	1	2	1.0	1.0