基于神经网络的水稻不同生育周期长势预测模型

• 作者: 周鹤 曹永忠
• 来源期刊: 无线互联科技
• 关键词: 水稻 生理周期 生长趋势 神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 网络地带
• 页码范围: 49-51
• 页数: 3页
• 字数: 2545字
• 语种: 中文

摘要

水稻的生长发育是一个复杂的过程,其中土壤、气候等环境因子对水稻的最终产量影响巨大.虽然有研究提出了天气、土壤等环境因素对水稻产量影响的预测模型,但因缺乏对水稻各个生育周期的长势的定量描述,所以对水稻不同生育周期的长势预测还不够细致.文章在水稻各周期生长模型特性和高邮灌区的水稻种植历史数据的基础上,设计并训练出环境因素对水稻各生育生长趋势影响预测模型.实验结果证明了该方法的有效性及合理性,对预测水稻在不同周期长势情况有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹永忠	扬州大学信息工程学院	39	133	7.0	9.0
2	周鹤	扬州大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0