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混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型
被引量：
8
1
作者
邱靖
吴瑞武
+2 位作者
黄雁鸿
杨毅
彭莞云
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第S2期88-93,共6页
为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了...
为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了研究。研究发现最小嵌入空间维及K熵都为正数,故稻瘟病的发生具有一定的混沌特性,从而确定了模型输入层的个数。应用该模型对2001-2009年稻瘟病发生程度进行预测,并与其他预测模型进行比较。结果表明:该模型预测的准确率和收敛速度明显高于其他预测模型,且预测结果有效可行,为解决预测、分类及模式识别等问题提供了新的解决途径。
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关键词
混沌理论
BP算法
神经网络
量子粒子群优化算法
稻瘟病预测模型
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职称材料
题名
混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型
被引量：
8
1
作者
邱靖
吴瑞武
黄雁鸿
杨毅
彭莞云
机构
云南农业大学教务处
云南农业大学基础与信息工程学院
云南农业大学外语学院
云南农业大学植物保护学院
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第S2期88-93,共6页
基金
云南省科技攻关项目(2006NG02)
文摘
为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了研究。研究发现最小嵌入空间维及K熵都为正数,故稻瘟病的发生具有一定的混沌特性,从而确定了模型输入层的个数。应用该模型对2001-2009年稻瘟病发生程度进行预测,并与其他预测模型进行比较。结果表明:该模型预测的准确率和收敛速度明显高于其他预测模型,且预测结果有效可行,为解决预测、分类及模式识别等问题提供了新的解决途径。
关键词
混沌理论
BP算法
神经网络
量子粒子群优化算法
稻瘟病预测模型
Keywords
chaos theory,BP algorithm,neural network,quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO),forecasting model of rice blast
分类号
S435.111.41 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型
邱靖
吴瑞武
黄雁鸿
杨毅
彭莞云
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
8
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