基于BP神经网络的麦蚜最大虫株率预测

• 作者: 李生才 靳然
• 来源期刊: 山西农业大学学报(自然科学版)
• 关键词: BP神经网络 麦蚜 最大虫株率 预测
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 361-366
• 页数: 6页
• 分类号: S431
• 语种: 中文

摘要

农业病虫害严重制约着农作物的产量和质量,准确的病虫害测报是科学防治害虫的前提,因此建立准确且稳定的预测模型,对于提前采取措施进行病虫害防治、减少农作物经济损失具有重要意义.为探索建立更加准确和稳定的病虫害测报模型,本实验以山西省运城市芮城县1980-2006年麦蚜最大虫株率和气象因子数据为基础,建立BP神经网络预测模型,对1980-2006年数据进行网络训练,预测2007-2011年麦蚜最大虫株率,并与逐步回归法进行比较.结果表明,BP神经网络的预测准确率超过96％,从预测准确率和模型稳性定上都远好于逐步回归法预测结果.基于BP神经网络预测模型处理非线性问题的能力、良好的自学习、自组织和自适应性、良好的推广能力,其可作为农作物病虫害预测预报的一种有效方法继续探索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李生才	山西农业大学农学院	70	1037	12.0	30.0
2	靳然	山西农业大学农学院	10	64	7.0	7.0