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多变量灰色预测模型在荔枝病虫害预测中的应用
被引量：
2
1
作者
欧善国
张桂香
《热带农业科学》
2023年第11期79-86,共8页
荔枝病虫害易造成荔枝Litchi chinensis Sonn.产量少、品质劣、价格低,导致果农收益下跌,产业发展受制。因此,建立荔枝病虫害预测预报模型,开展病虫害发生程度预测,对荔枝产业高质量发展具有重要意义。基于2004—2020年广州市增城区第...
荔枝病虫害易造成荔枝Litchi chinensis Sonn.产量少、品质劣、价格低,导致果农收益下跌,产业发展受制。因此,建立荔枝病虫害预测预报模型,开展病虫害发生程度预测,对荔枝产业高质量发展具有重要意义。基于2004—2020年广州市增城区第二代荔枝蒂蛀虫驻果率数据,以及前期气象要素数据,对影响蒂蛀虫驻果率的气象因子进行灰色关联分析,筛选出主要影响因子,采用多变量灰色预测模型GM(1,N)构建第二代蒂蛀虫驻果率预测模型。通过后验差以及小概率误差检验方法进行模型精度检验,并结合马尔科夫模型进行优化,以提高预测模型精度。研究结果表明,采用多变量灰色预测模型GM(1,N)进行荔枝蒂蛀虫驻果率预测,预测精度较高,可为荔枝病虫害预防提供决策参考。
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关键词
荔枝
蒂蛀虫
灰色
关联度
多变量灰色预测模型
马尔科夫
模型
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职称材料
GM-BP组合预测模型在桥梁施工监控中的应用
被引量：
6
2
作者
包龙生
冯元东
+1 位作者
包宇扬
于玲
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期296-305,共10页
目的针对灰色理论模型在桥梁施工监控中预测误差大的情况,提出一种能够改进灰色理论模型并提高预测精度的方法。方法利用灰色理论模型对原始数据进行初步拟合,预测后数据作为神经网络预测模型的输入值,利用神经网络模型的非线性拟合能...
目的针对灰色理论模型在桥梁施工监控中预测误差大的情况,提出一种能够改进灰色理论模型并提高预测精度的方法。方法利用灰色理论模型对原始数据进行初步拟合,预测后数据作为神经网络预测模型的输入值,利用神经网络模型的非线性拟合能力得出更精确的预测值,并将灰色理论-神经网络组合预测模型(GM-BP组合预测模型)应用于华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中进行验证。结果在华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中,GM-BP组合预测模型预测结果的相对误差在0.01%~0.1%,单灰色理论预测模型预测结果的相对误差0.01%~0.41%。结论GM-BP组合预测模型弥补灰色理论模型的非线性拟合能力差的缺点,同时缩减了神经网络模型的数据需求量,在特征数据不规律且样本数量较少的情况下也能实现高精度预测,为施工监控的预测提供了有效方法,使其更好地应用于悬臂梁桥施工监控。
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关键词
施工监控
多变量灰色预测模型
神经网络
组合
预测
模型
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职称材料
题名
多变量灰色预测模型在荔枝病虫害预测中的应用
被引量：
2
1
作者
欧善国
张桂香
机构
广州市气候与农业气象中心
出处
《热带农业科学》
2023年第11期79-86,共8页
基金
荔枝病虫害智能气象服务技术研究(No.GRMC2020M19)
广州智慧农业气象服务平台项目(No.[GZIT2020-B4-552])。
文摘
荔枝病虫害易造成荔枝Litchi chinensis Sonn.产量少、品质劣、价格低,导致果农收益下跌,产业发展受制。因此,建立荔枝病虫害预测预报模型,开展病虫害发生程度预测,对荔枝产业高质量发展具有重要意义。基于2004—2020年广州市增城区第二代荔枝蒂蛀虫驻果率数据,以及前期气象要素数据,对影响蒂蛀虫驻果率的气象因子进行灰色关联分析,筛选出主要影响因子,采用多变量灰色预测模型GM(1,N)构建第二代蒂蛀虫驻果率预测模型。通过后验差以及小概率误差检验方法进行模型精度检验,并结合马尔科夫模型进行优化,以提高预测模型精度。研究结果表明,采用多变量灰色预测模型GM(1,N)进行荔枝蒂蛀虫驻果率预测,预测精度较高,可为荔枝病虫害预防提供决策参考。
关键词
荔枝
蒂蛀虫
灰色
关联度
多变量灰色预测模型
马尔科夫
模型
Keywords
Litchi chinensis Sonn.
root borer
gray correlation degree
multivariate gray prediction model
Markov model
分类号
S436.67 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
GM-BP组合预测模型在桥梁施工监控中的应用
被引量：
6
2
作者
包龙生
冯元东
包宇扬
于玲
机构
沈阳建筑大学交通工程学院
辽宁省交通高等专科学校道桥系
出处
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期296-305,共10页
基金
“十三五”国家重点研发计划重点专项基金项目(2018YFC0809606)。
文摘
目的针对灰色理论模型在桥梁施工监控中预测误差大的情况,提出一种能够改进灰色理论模型并提高预测精度的方法。方法利用灰色理论模型对原始数据进行初步拟合,预测后数据作为神经网络预测模型的输入值,利用神经网络模型的非线性拟合能力得出更精确的预测值,并将灰色理论-神经网络组合预测模型(GM-BP组合预测模型)应用于华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中进行验证。结果在华晨宝马大东工厂扩能项目铁路专用线T构工程施工监控中,GM-BP组合预测模型预测结果的相对误差在0.01%~0.1%,单灰色理论预测模型预测结果的相对误差0.01%~0.41%。结论GM-BP组合预测模型弥补灰色理论模型的非线性拟合能力差的缺点,同时缩减了神经网络模型的数据需求量,在特征数据不规律且样本数量较少的情况下也能实现高精度预测,为施工监控的预测提供了有效方法,使其更好地应用于悬臂梁桥施工监控。
关键词
施工监控
多变量灰色预测模型
神经网络
组合
预测
模型
Keywords
construction monitoring
multivariable grey prediction model
neural network
combined forecasting model
分类号
TU997 [建筑科学—市政工程]
U445.7 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多变量灰色预测模型在荔枝病虫害预测中的应用
欧善国
张桂香
《热带农业科学》
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
GM-BP组合预测模型在桥梁施工监控中的应用
包龙生
冯元东
包宇扬
于玲
《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
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