雄先型核桃雄花疏除的二次回归与BP神经网络模型研究

• 作者: 张倩茹 曹贵寿 杨晓华 段泽敏 王贤萍
• 来源期刊: 中国农学通报
• 学科: 农学
• 关键词: 核桃 雄花序 疏除 BP神经网络 回归 预测
• 年，卷（期）: 2014,（22）
• 所属期刊栏目: 林学——研究报告
• 页码范围: 35-40
• 分类号: S664.1
• 语种: 中文

摘要

雄先型核桃雄花疏除(去雄)是提高产量的重要管理措施,为提高核桃去雄的效率,建立二次回归与BP神经网络模型.分别以乙烯利、赤霉素和甲哌鎓为自变量和核桃雄花脱落率为响应指标,进行田间建模试验,建立了二次多项式回归方程和BP神经网络模型,并于翌年进行BP模型田间确认试验.试验数据分为训练集、确认集和试验集,中心组合(二次旋转回归试验设计)田间建模试验得到的20组数据随机划为训练集(17)和确认集(3)数据,试验集为翌年田间确认试验得到的数据,BP神经网络的拓扑结构为3-5-1.(1)BP神经网络对确认集样本的预测值误差分别为1.3550％、0.4291％、0.3538％;(2)BP神经网络的预测值与田间确认试验结果相差为2.04％,回归预测值与田间确认试验结果相差为3.12％;(3)BP神经网络预测比回归预测提高预测精度1.0％以上.将二次多项式逐步回归分析和BP神经网络方法有效的结合使用,既可明确各因子的作用效应亦可得到相对准确的预测结果.