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题名基于水稻生长模型的水稻虫害决策调控模型
被引量:4
- 1
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作者
葛道阔
曹宏鑫
杨余旺
刘岩
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机构
江苏省农业科学院农业经济与信息研究所
南京理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2011年第5期921-925,共5页
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基金
江苏省农业科技自主创新基金项目[CX(09)625
CX(11)2042]
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文摘
提出了一种基于水稻群体光合生产模型的感虫水稻品种目标补偿系数的计算方法,能够用于估算不同水稻品种对虫害的补偿能力。同时利用江苏省、上海市1995~1999年的水稻虫害(稻纵卷叶螟、稻飞虱)资料及同期气象资料,进一步检验了水稻虫害发生期和发生量预测模型,显示其具有较好的客观性和适用性。该研究是将水稻生长模型及虫害预测模型应用于虫害防治的决策调控的有益尝试。
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关键词
水稻
水稻栽培模拟优化决策系统
虫害预测模型
决策调控
目标补偿系数
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Keywords
rice
rice cultivation simulation-optimization-decision making system
pest forecasting model
decision-making control
target compensation coefficient
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分类号
Q141
[生物学—生态学]
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题名用逐步回归预测棉铃虫发生期和发生量
被引量:3
- 2
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作者
刘秀英
刘文平
李阳
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机构
山西省气象台
山西省卫星遥感减灾服务中心
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出处
《山西气象》
2002年第4期21-23,共3页
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文摘
收集了1973年至2000年的气象、农作物、棉铃虫虫害等196个因子,以运城、汾阳和临汾为山西省代表站,利用最优二分割法把发生量分为10级、5级和不分级3种情况;使用逐步回归计算了219个模型,从中选出27个棉铃虫二、三代发生期、发生量最优模型,在农气服务中应用,预报准确率为95%,效果良好。
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关键词
发生期
发生量
棉铃虫
灾害
预测模型
逐步回归分析
最优二分割法
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Keywords
bollworm
insect pest
forecasting model
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分类号
S435.622.3
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名基于云计算的特色农庄平台设计与探讨
被引量:2
- 3
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作者
钱晔
孙吉红
彭琳
李文峰
周慧
陆国泉
汪惜今
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机构
云南农业大学基础与信息工程学院
云南省高校农业信息技术重点实验室
云南省科学技术院
云南农业大学新农村发展研究院
玉溪师范学院信息技术工程学院
成都信息工程大学大气科学学院
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出处
《计算机技术与发展》
2017年第2期174-177,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31260292)
云南省自然科学基金(2012FD020)
+1 种基金
云南省教育科研基金项目(2015Y194)
云南省教育社会科学基金(2012C086)
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文摘
建立了基于云计算平台下的特色农庄智慧模型,以解决人们追求高品质、低碳生活的难题为目的。提出特色农庄的构思,采用LVQ神经网络算法构建虫情预测模型,解决特色农庄中的虫害问题;采用聚类算法构建蔬菜瓜果的价格预测模型,对各种蔬菜的价格进行预测。将虫情预测模型、特色农庄远程视频以及相关的信息搭建在云平台下,从而供顾客使用。实例分析结果表明:该平台的使用,增添了特色农庄的智能性,突显了农庄的特色,为绿色生活的全面实现奠定了坚实的基础。总之,基于云计算特色农庄的提出填补了信息化建设在农庄中应用的空白,缓减了城市白领高强度的生活节奏,引领了健康的生活方式。
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关键词
云计算平台
特色农庄
虫情预测模型
LVQ神经网络算法
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Keywords
cloud computing platform
characteristic farm
pest forecasting model
LVQ neural network algorithm
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名农作物虫情的模糊神经网络预测模型
被引量:2
- 4
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作者
贾花萍
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机构
渭南师范学院
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出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2013年第4期819-822,共4页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK0480)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2011JM1010)
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文摘
利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。
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关键词
模糊神经网络
神经元
农作物虫情预测模型
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Keywords
fuzzy neural network
neuron
pest forecasting model
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分类号
S5-3
[农业科学—作物学]
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