小麦赤霉病神经网络和偏最小二乘预测模型

• 作者: 张友华 赵超越
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 农学
• 关键词: 赤霉病 相关性分析 神经网络 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与通信
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: S431
• 字数: 3700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.cnki.jdxb.2017.04.010

摘要

选取2004-2014年间发病期的气象因素为自变量,小麦赤霉病病穗率为因变量,借助神经网络的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法,建立了小麦赤霉病的气象预报模型.由于神经网络无法提供直观的函数来反映病穗率与气象因子之间的关系,为了进一步分析气象因子间的相关性,采用主成分分析法提取主成分,并利用回归分析得到线性函数关系,建立了偏最小二乘模型.神经网络预测模型平均预报精度达到99%,但只提供病穗率和气象因子之间的拓扑关系;偏最小二乘预测模型可以得到病穗率和气象因子之间直观的函数关系,模型平均预报精度达到97%.2种模型均具有较高的预报精度,对小麦赤霉病的预防工作具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张友华	安徽农业大学信息与计算机学院	80	672	11.0	22.0
5	赵超越	安徽农业大学信息与计算机学院	3	6	2.0	2.0