水稻虫害智能预测模型及其应用

摘要：

为改进受多变量、时变和不确定因素影响的作物虫情预测的效率和准确性,将人工神经网络、遗传算法和模拟退火技术相结合,提出了一个全新的水稻虫害智能预测模型.模型首先基于人工神经网络,利用现有的多维气象数据、虫害历史数据构建网络结构,然后将遗传算法置于网络内层,模拟退火算法置于网络外层,对神经网络权重和阈值进行优化训练,以使模型输出快速准确地逼进目标样本.模型被应用在重庆市永川水稻二化螟虫情预测中,结果表明该模型能够较精确地预测未来虫害的发生程度.与传统的BP人工神经网络预测相比,预测精度和预测时间都得到较大提高,因而利用智能模型进行水稻虫害预测具有良好的实用价值.

关键词：人工神经网络、遗传算法、模拟退火、水稻虫害预测

所属期刊栏目：24

分类号：S157(土壤学)

资助基金：重庆市自然科学基金项目8021

在线出版日期：2008-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-145