ELM在虫害预测中的应用研究

摘要：

ELM(极限学习机)简单、易用,学习速度快且泛化性好,故将ELM引入虫害预测中.为了更好地提高ELM的效率和精度,首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把处理后的数据作为ELM的输入数据进行训练和预测.仿真实验结果表明,经过模糊聚类处理后,ELM预测精度较高,泛化性好,能够满足虫害预测对准确率和实时性的要求.通过实例,为虫害预测的应用提供一种新方法.

关键词：ELM(extreme learning machine)、模糊聚类、虫害、预测

所属期刊栏目：12

分类号：S126(农业物理学)

资助基金：广西教育厅科研项目200911LX491

在线出版日期：2012-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：5580-5583