基于人工神经网络建立橡胶树白粉病预测预报模型

发布时间：2024-07-05 19:00

　　【目的】本研究拟通过神经网络建模来预测橡胶树白粉病病害流行趋势。【方法】采用人类专家综合利用传统经验方法预报病害的相关经验数据作为神经网络的样本,选用误差反向传播神经网络结构,以Adam算法为训练算法,成功训练得到了橡胶树白粉病神经网络预测模型。【结果】其拟合优度达88.11%,田间试验验证的实际符合率为87.88%。【结论】本研究建立的橡胶树白粉病神经网络预测模型在提供防治建议上已具备与橡胶树白粉病专家相当的水平。研究结果为进一步结合互联网通信技术和数据库管理技术,以训练完成的神经网络模型作为预测算法,建立橡胶树白粉病预测预报专家系统、实现橡胶树白粉病害预测预报流程的自动化和智能化奠定了基础。

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 材料与方法
    1.1 材料
    1.2 方法
        1.2.1 测报数据的预处理
        1.2.2 神经网络模型结构的确定
        1.2.3 神经网络训练算法的选取
        1.2.4 神经网络模型训练以及防止过拟合
        1.2.5 神经网络预测结果的后处理
        1.2.6 预测模型田间验证方法
        1.2.7 预测模型田间验证标准
2 结果与分析
    2.1 神经网络训练
    2.2 物候参数的挑选
    2.3 各测报参数对神经网络模型性能的影响
    2.4 神经网络模型的田间验证
3 讨 论
    3.1 预测参数的选择
    3.2 预测参数在病害预测预报模型中的重要性
    3.3 神经网络模型的优势与劣势
    3.4 预测模型的通用性
4 结 论



本文编号：4001382