基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测

发布时间：2017-12-09 19:07

  本文关键词：基于PLS_GA_Elman算法的病虫害预测

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【摘要】：针对农业中虫害受多种复杂因素的影响及发生量预测问题非线性、样本少、特征变量多的特点,结合偏最小二乘回归(PLS)、遗传算法(GA)与Elman神经网络,建立了虫害发生量的PLS_GA_Elman预测模型。通过PLS回归算法对影响因素进行特征提取后,将降维变量输入Elman模型,并运用GA对Elman建模中的权值和阀值进行优化。通过实例分析表明该模型预测准确性高,能有效地预测虫害的发生量。同时为验证算法的有效性,与PLS算法、Elman神经网络算法、基于GA的Elman神经网络算法(GA_Elman)、基于GA的BP神经网络算法(GA_BP)进行比较。
【作者单位】： 浙江理工大学信息学院;
【基金】：公益性行业(农业)科研专项(201203036)
【分类号】：S431;TP18
【正文快照】： 病虫害对农作物的产量有重要影响[1]。作为农业大国,如果病虫害大面积发生,会给社会带来严重的影响,做好病虫害防治工作对促进我国农业的可持续发展意义重大[2]。病虫害防治的一个重要工作就是做好预测,病虫害的发生受到多种复杂因素的影响,例如环境因素、天敌数量、气象因素

【参考文献】

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1 尤艳丽;周敬宣;李湘梅;;基于偏最小二乘法的武汉市生态足迹模型及驱动力研究[J];湖北农业科学;2014年19期

2 梁烨妮;;人工神经网络的发展及应用[J];硅谷;2014年12期

3 孙艳梅;苗凤娟;陶佰睿;;基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用[J];传感技术学报;2014年03期

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5 潘少伟;梁鸿军;李良;王家华;;改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究[J];计算机工程与应用;2014年10期

6 冯慧敏;闫巍;李雪非;;基于Choquet积分的非线性虫害预测[J];湖北农业科学;2013年22期

7 贾伟宽;丁世飞;许新征;苏春阳;史忠植;;基于Shannon熵的因子特征提取算法[J];模式识别与人工智能;2011年03期

8 陈高波;;年用电量预测的PLS-LSSVM模型[J];计算机工程与应用;2010年25期

9 石琳;李志玲;崔桂梅;;基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2010年04期

10 丁世飞;贾伟宽;许新征;苏春阳;;基于PLS的Elman神经网络算法研究[J];电子学报;2010年S1期

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1 刘红v，

本文编号：1271500