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基于遗传神经网络混合模型预测马尾松毛虫发生量的研究 被引量：1
1
作者 陈绘画 朱寿燕 周泽华 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第12期5548-5551,共4页
根据相关系数法、均生函数法及逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子和延拓均生函数序列作为各预测模型的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的GA-BP混合模... 根据相关系数法、均生函数法及逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子和延拓均生函数序列作为各预测模型的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的GA-BP混合模型。结果表明,所建立的各GA-BP混合预测模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为13个,预报因子数为6个时,3组预留有虫面积的平均预测误差为4.41%;虫口密度GA-BP混合模型的隐层神经元个数为9个,预报因子数为4个时,3组预留样本的平均预测误差为2.17%;虫株率GA-BP混合模型的隐层神经元个数为9个,预报因子数为4个时,3组预留样本的平均预测误差为4.25%。 展开更多
关键词 马尾松毛虫 遗传神经网络 发生量 预测预报 ga-bp混合模型
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