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基于多元线性逐步回归和BP神经网络建立鸭梨盛花期预测模型
被引量：
9
1
作者
王鹏飞
李涛
+6 位作者
于春亮
薛敏
张玉星
张海霞
权畅
许建锋
马辉
《山东农业科学》
北大核心
2023年第7期159-166,共8页
本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、...
本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、均方根误差、预测准确/误差率为评判指标对模型预测精度进行评价。结果表明,2002—2020年魏县鸭梨盛花期呈现提前趋势,每10年平均提前2.4天。有13个气象因子与盛花期极显著相关(P<0.010),相关系数在-0.575~-0.852。两种预测模型均可在3月上旬对盛花期进行预报,基于最早盛花期可提前13天预报,基于最晚盛花期可提前29天预报。多元线性逐步回归模型的R^(2)为0.905,RMSE为1.45,R_(d1)为94.7%,R_(d2)为5.3%;BP神经网络的R^(2)为0.950,RMSE为1.05,R_(d1)为100%,R_(d2)为0;用2021和2022年的数据对两个模型的预测效果进行验证,除多元线性逐步回归模型预测的2021年盛花期日序数与实际日序数差2天外,两模型对两年盛花期的预测值与实测值一致。综合来看,BP神经网络模型的预测效果更好,准确率更高,可用于鸭梨盛花期预测,这为制定河北魏县鸭梨花期管理措施及梨花节活动方案奠定了基础。
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关键词
鸭梨
盛
花期预测模型
相关分析
多元线性逐步回归
BP神经网络
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职称材料
积温主导的油菜花物候期预测模型构建——以成都平原西部为例
2
作者
向影
唐艳霞
+1 位作者
王建伟
马翠莲
《江西农业》
2025年第16期142-144,共3页
通过对成都市西部平原3个气象站点2016年-2023年的逐日气象观测数据和油菜花物候期数据的统计分析,构建油菜花物候期预测模型。利用皮尔逊相关分析和正态性检验,得到积温是影响花期始期和普遍期的关键因子,热量累积对花期的提前起到决...
通过对成都市西部平原3个气象站点2016年-2023年的逐日气象观测数据和油菜花物候期数据的统计分析,构建油菜花物候期预测模型。利用皮尔逊相关分析和正态性检验,得到积温是影响花期始期和普遍期的关键因子,热量累积对花期的提前起到决定性作用,其中5℃积温的作用最为显著。平均气温和最低气温具有中等强度的调控作用,降水与日照的调控作用较弱。通过通径分析和灵敏度分析,证实气象因子间存在复杂的协同作用。建立的多元线性回归模型显示,选择的气象因子能解释花期95%以上的变异,模型可准确地预测花期并具有模型稳定性。研究结果可为确定调控花期的关键因素提供理论依据。
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关键词
油菜花
花期预测模型
气象因子
积温
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职称材料
题名
基于多元线性逐步回归和BP神经网络建立鸭梨盛花期预测模型
被引量：
9
1
作者
王鹏飞
李涛
于春亮
薛敏
张玉星
张海霞
权畅
许建锋
马辉
机构
河北农业大学园艺学院
威县农业农村局
邯郸市气象局
河北省气象科学研究所
出处
《山东农业科学》
北大核心
2023年第7期159-166,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFD1001401-5,2019YFD1001404-5)
河北省重点研发计划项目(21326308D-14)
+1 种基金
河北省现代农业产业技术体系梨创新团队项目(HBCT2018100202)
现代产业梨气象保障工程项目“河北省梨气象服务能力建设”(22302001)。
文摘
本研究基于2002—2020年河北省魏县鸭梨盛花期观测资料和气象数据,采用线性趋势法揭示其盛花期变化趋势,并通过相关性分析筛选出显著影响盛花期的气象因子,然后分别用BP神经网络、多元线性逐步回归方法建立盛花期预测模型,以决定系数、均方根误差、预测准确/误差率为评判指标对模型预测精度进行评价。结果表明,2002—2020年魏县鸭梨盛花期呈现提前趋势,每10年平均提前2.4天。有13个气象因子与盛花期极显著相关(P<0.010),相关系数在-0.575~-0.852。两种预测模型均可在3月上旬对盛花期进行预报,基于最早盛花期可提前13天预报,基于最晚盛花期可提前29天预报。多元线性逐步回归模型的R^(2)为0.905,RMSE为1.45,R_(d1)为94.7%,R_(d2)为5.3%;BP神经网络的R^(2)为0.950,RMSE为1.05,R_(d1)为100%,R_(d2)为0;用2021和2022年的数据对两个模型的预测效果进行验证,除多元线性逐步回归模型预测的2021年盛花期日序数与实际日序数差2天外,两模型对两年盛花期的预测值与实测值一致。综合来看,BP神经网络模型的预测效果更好,准确率更高,可用于鸭梨盛花期预测,这为制定河北魏县鸭梨花期管理措施及梨花节活动方案奠定了基础。
关键词
鸭梨
盛
花期预测模型
相关分析
多元线性逐步回归
BP神经网络
Keywords
Yaii
Prediction model for full-bloom time
Correlation analysis
Multiple linear stepwise re-gression
BP neural network
分类号
S661.2 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
积温主导的油菜花物候期预测模型构建——以成都平原西部为例
2
作者
向影
唐艳霞
王建伟
马翠莲
机构
四川省崇州市气象局
出处
《江西农业》
2025年第16期142-144,共3页
文摘
通过对成都市西部平原3个气象站点2016年-2023年的逐日气象观测数据和油菜花物候期数据的统计分析,构建油菜花物候期预测模型。利用皮尔逊相关分析和正态性检验,得到积温是影响花期始期和普遍期的关键因子,热量累积对花期的提前起到决定性作用,其中5℃积温的作用最为显著。平均气温和最低气温具有中等强度的调控作用,降水与日照的调控作用较弱。通过通径分析和灵敏度分析,证实气象因子间存在复杂的协同作用。建立的多元线性回归模型显示,选择的气象因子能解释花期95%以上的变异,模型可准确地预测花期并具有模型稳定性。研究结果可为确定调控花期的关键因素提供理论依据。
关键词
油菜花
花期预测模型
气象因子
积温
分类号
S565.4 [农业科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多元线性逐步回归和BP神经网络建立鸭梨盛花期预测模型
王鹏飞
李涛
于春亮
薛敏
张玉星
张海霞
权畅
许建锋
马辉
《山东农业科学》
北大核心
2023
9
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下载PDF
职称材料
2
积温主导的油菜花物候期预测模型构建——以成都平原西部为例
向影
唐艳霞
王建伟
马翠莲
《江西农业》
2025
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职称材料
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