QPSO优化BP网络预测烟蚜发生量

摘要：

为有效地预测烟蚜发生量,利用BP神经网络理论和方法建立了烟蚜发生量预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,以此确定最优连接权值和阈值.应用该模型以云南省玉溪市红塔区2003-2006年的烟蚜发生量历史数据为训练样本,对2007-2009年烟蚜发生量进行预测,其预测精度为99.35％,最小完成时间30 s,平均完成时间34.5 s,运行次数19次,预测效果明显优于其他预测模型.实验表明:该模型比其他预测模型预测结果更有效可行,收敛速度更快,稳定性更强,能解决预测、聚类方面的类似问题,为烟蚜的综合防治提供了理论依据.

关键词：BP网络、QPSO算法、烟蚜、发生量、预测模型

所属期刊栏目：28

分类号：S431.9(病虫害及其防治)

资助基金：中烟公司科技计划项目2009YN005;中烟公司科技计划项目2010YN18;中烟公司科技计划项目2010YN19

在线出版日期：2013-08-23（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：561-564