安徽农业科学

2010, v.38;No.312(23) 12913-12915+12922

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人工神经网络在棉铃虫发生等级预报中的应用
Application of Artificial Neuron Network in Forecasting for Occurrence Scale of Helicoverpa armigera

黄健;李晶;张璞;李杨;

摘要(Abstract):

国内棉铃虫划分为热带型、亚热带型、温带型和新疆型4个地理型,预测棉铃虫的发生对棉铃虫的防治和安排农事生产有着重大意义。笔者选取新疆麦盖提县植保站棉铃虫发生资料与同期气象资料按月平均处理后,通过相关分析法选出与发生等级相关的因子作为预测因子,分别用逐步回归法和人工神经网络建立该地的预测预报模型。结果表明,BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度高于逐步回归模型,在干旱区,温度对棉铃虫发生的影响强于降雨量的影响。

关键词(KeyWords): 棉铃虫;人工神经网络;逐步回归;预报

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(IDM200706);; 新疆气象局局级项目资助

作者(Author): 黄健;李晶;张璞;李杨;

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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2010.23.187

参考文献(References):

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