基于BP神经网络的柑橘农药残留预测

基于BP神经网络算法，采用主成分分析法得到农药相对分子质量、气温、降水量、pH、CEC、有机质、施药浓度、采收间隔期是影响农药残留量的主要因素，并将其作为输入变量，初步构建柑橘农药残留预测模型。结果表明：经160组样本数据模型训练和测试，预测相对误差为0.92%~18.93%，平均为7.42%，绝对误差为0.001~0.153 mg/kg；BP神经网络预测模型的决定系数为0.962 05。可见，面对复杂的自然环境及柑橘种质性状，基于BP神经网络的柑橘农药残留预测系统对柑橘上多种农药的残留显示出较高的预测精度，说明将机器学习算法用于柑橘的农药残留检测是可行的。