基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型

应用L-M优化算法BP神经网络，通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析，来确定网络的拓扑结构，建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100 d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络，仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性，模型的预测精度较高，同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络，也得到了较好的预测结果，能够满足灌溉的精度要求。     

BP神经网络L-M优化算法在地下水动态预测中的应用

根据地下水动态的时间序列数据资料,建立地下水动态模型,应用BP神经网络的L-M优化算法进行模拟和预测,并与灰色模型预测法的分析结果进行比较,得出该方法不仅简单可行,而且预测精度更高,可在地下水动态、河流水质、大气环境质量预测等方面广泛使用的结论。     

基于神经网络的水稻产量预测模型

研究不同水分处理所得的作物实际产量,建立前馈神经网络模型,得到不同土壤含水量时的旱作水稻预测经济产量,模型通过学习,使误差减小到０．１。     

基于预测模型的选课算法研究

比较了传统的选课算法的优劣,提出了基于预测模型的选课算法,分析了其算法思想和算法流程,并将其应用于小型的选课过程,取得了较高的效率和较好的匹配度。     

基于蜣螂算法优化BP的冬夏生菜根区温度预测模型

为解决生菜应用营养液膜技术（nutrient film technique,NFT）在冬夏季根区温度控制的问题,该研究基于机器学习方法,结合温室内外历史环境数据,构建BP神经网络根区温度预测模型。为提高模型精度,采用蜣螂算法（dung beetle optimizer, DBO）优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,构建了冬夏两个季节的基于DBO-BP神经网络的栽培槽内根区温度预测模型,并与GA-BP、BP神经网络模型进行对比。结果表明,根区温度预测值与真实值变化趋势较为一致,DBO-BP模型温度预测最大误差为2.21°C,决定系数为0.943,而GA-BP与BP模型决定系数分别为0.928、0.892;DBO-BP模型评价指标的均方根误差、平均绝对误差分别为0.707、0.549°C,均小于其他模型评价指标。DBO-BP神经网络可满足在NFT栽培中根区温度预测精度的需求,能够为生菜栽培根区快速控温提供有效方法。     

基于BP网络的高新技术产业用地适宜性评价

在分析目前用于土地适宜性评价主要方法及其存在主要问题的基础上,引入了人工神经网络理论来解决自动定权问题.根据构建的高新技术产业土地适宜性评价指标体系,应用GIS和BP神经网络的L-M优化算法对济南市高新技术产业用地适宜性进行了评价.结果表明:济南高新技术产业用地的土地适宜性可划分为5类,模拟结果比较理想.     

混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型

为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论（G-P算法）与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了研究。研究发现最小嵌入空间维及K熵都为正数,故稻瘟病的发生具有一定的混沌特性,从而确定了模型输入层的个数。应用该模型对2001－2009年稻瘟病发生程度进行预测,并与其他预测模型进行比较。结果表明：该模型预测的准确率和收敛速度明显高于其他预测模型,且预测结果有效可行,为解决预测、分类及模式识别等问题提供了新的解决途径。     

基于水稻叶面积指数的根生物量预测模型研究

准确预测作物根生物量对评价农田生态系统碳源汇功能具有重要意义。本研究以江西省余江县为研究区,以2012年晚稻季抛秧的黄花粘水稻为研究对象,基于26个监测点的水稻生育期(分蘖期、抽穗期、灌浆期和完熟期)叶面积指数(LAI)以及完熟期地上和地下生物量数据,分析了LAI与生物量的相关关系,比较了利用LAI直接预测根生物量和利用根冠比法预测根生物量的优劣,最终建立了基于多生育期LAI的水稻根生物量预测模型。结果表明:灌浆期LAI与根生物量呈极显著相关关系,相关系数为0.775;利用LAI直接预测根生物量精度高于根冠比法;利用单一生育期LAI预测根生物量的精度较低;多生育期LAI能显著提高根生物量预测精度,其中基于抽穗期、灌浆期和完熟期LAI组合的根生物量预测模型最优。综上所述,本研究区抛秧的黄花粘水稻的根生物量可以通过LAI快速、准确地预测。     

基于均生函数水稻扬花低温冷害程度的EOF预测模型

提出一种定量、连续、同时反映低温有害天数和强度的低温指数,并基于均生函数对其作主成分ＥＯＦ分析,得到预测模型,预测结果令人满意     

自适应神经性网络预测模型及其在农机动力需求预测中的应用

建立了一个自适应性神经网络模型,它在Ｂ－Ｐ网络模型基础上,对网络的自身结构及学习规则进行了动态优化。网络能自组织和自学自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而结构达到最优。学习速度具有动态调节功能,根据每次学习时得到的误差不同,网络不断调整学习速率,从而在不引起系统振的情况下加速了收敛过程。在此基础上,对我国农机总动力需求进行了预测,预测结果和实际结果有很好的一致性。     

水稻虫害智能预测模型及其应用

为改进受多变量、时变和不确定因素影响的作物虫情预测的效率和准确性,将人工神经网络、遗传算法和模拟退火技术相结合,提出了一个全新的水稻虫害智能预测模型.模型首先基于人工神经网络,利用现有的多维气象数据、虫害历史数据构建网络结构,然后将遗传算法置于网络内层,模拟退火算法置于网络外层,对神经网络权重和阈值进行优化训练,以使模型输出快速准确地逼进目标样本.模型被应用在重庆市永川水稻二化螟虫情预测中,结果表明该模型能够较精确地预测未来虫害的发生程度.与传统的BP人工神经网络预测相比,预测精度和预测时间都得到较大提高,因而利用智能模型进行水稻虫害预测具有良好的实用价值.     

基于PSO-Elman算法的茶叶烘干含水率预测

为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量（800～1 200 g）、烘干温度（90～120 ℃）、滚筒转速（20～30 r/min）下的茶叶含水率变化。试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP（Back Propagation）神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络（PSO-Elman）算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型。结果表明,温度对烘干过程影响最大,喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜,过多容易造成受热不均,整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势,烘干结束时含水率基本稳定在4%～5%。分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析,模型决定系数R2分别为0.960 9、0.998 0、0.998 5和0.999 4,且BP和Elman,PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为3.5295%、2.6262%和1.4982,而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.4143%,相比传统线性回归模型,3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果,能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化。研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据,为指导茶叶加工生产,提高加工效率和茶叶品质提供参考依据。     

基于遗传算法求解的冬小麦优化灌溉产量模型研究

为了在有限灌溉水量条件下研究作物最大产量与不同生育阶段水量分配的关系,该文以静态的作物水分生产函数Jensen模型为基础,建立基于产量最大的有限灌水量优化灌溉模型,并应用最优保存策略遗传算法对建立的多约束非线性模型进行求解。结果显示遗传算法能在不同的灌溉情况下,搜索到模型的最优解,并且能对有限的灌水量在作物不同生育期进行优化分配。     

基于ANFIS的稻谷深床干燥爆腰率增值预测模型的研究

为提高稻谷干燥爆腰率增值预测的精度,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了稻谷深床干燥爆腰率增值预测模型.经试验数据检验,爆腰率增值预测值的最大误差为14.57%,最小误差为1.68%,平均误差为5.68%,预测精度达到了94.32%.结果分析表明,该模型泛化能力强,预测精度高且可简便预测干燥参数对稻谷干燥爆腰率增值的影响,有助于准确认识爆腰率增值随干燥参数的变化规律,为干燥参数的优选和稻谷干燥品质的控制提供了依据.     

西南稻区杂交中稻产量的地域差异及其高效施氮量研究

为了提高西南稻区水稻施氮效率,2009年以杂交中稻Ⅱ优7号和渝香优203为材料,在西南稻区4省（市）的7个生态点采用相同的试验方案,研究了试验点的地理位置、土壤养分、施氮量对水稻产量、穗粒结构及氮高效施用量的影响。结果表明,除品种间的最高苗数和有效穗差异不显著外,产量及其穗粒结构在品种间、试验地点间及施氮水平间达显著或极显著差异水平;有效穗、穗粒数、结实率和千粒重对产量的偏相关系数达显著或极显著水平,增加有效穗和提高结实率是西南地区提高水稻产量的主攻目标,而实现的途径是增施有机肥和提高土壤有效氮含量。经逐步回归分析, 杂交中稻的氮高效施用量与试验所处的地理位置和土壤养分呈极显著线性关系,决定系数为0.9995～0.9999。可作为制定各地水稻高产高效的氮肥施肥量的科学依据。     

Comparison between rice grain yield predictions using artificial neural networks and a very simple model under different levels of water and nitrogen application

It is important to model water and nitrogen requirements for rice yield in order to improve production. In this study, an artificial neural network (ANN) was used to predict rice grain yield under different water and nitrogen application. Grain yield was predicted based on five variables: nitrogen application rate, seasonal amount of applied irrigation water, plant population, and mean daily solar input before and after flowering. Furthermore, the ANN method was compared with a very simple model (VSM) for prediction of rice grain yield. Two approaches were considered for ANNs. In the first (local partitioning), rice grain yield and variable data from the south of Iran were used for training, and the network was then tested using independent data from the north of Iran. In another approach, the data for both experiments were mixed and randomized dividing was applied (stochastic partitioning). The results showed that stochastic partitioning networks are more accurate than local partitioning networks. Comparison between ANN and VSM results showed that using ANNs gives a more accurate prediction of grain yield. Therefore, ANNs with stochastic partitioning of data is an accurate method to predict rice grain yield using readily available inputs.     

水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的区域应用与验证

根据样地试验建立的农作物重金属污染胁迫光谱分析模型通过卫星遥感数据进行大尺度区域应用是农作物重金属污染遥感评价必须解决的关键问题。该文以吉林长春市3块重金属污染程度不同的水稻农田样地为试验区,采集水稻冠层ASD(Analytical Spectral Devices)数据、叶片叶绿素含量和土壤重金属含量,并获取准同步的Hyperion数据,通过多元逐步回归分析筛选与重金属污染胁迫响应敏感的光谱指数,并运用BP人工神经网络模型构建其与表征重金属污染胁迫程度的叶绿素含量的数学关系模型。结果表明,样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型中的BP网络结构为4-11-7-1、传递函数为logsig,其对各类污染胁迫水平的判别精度均为100%;将所建立的样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型通过Hyperion影像,进行大面积推广并验证,得到其对各类污染胁迫水平的判别精度均超过80%。该研究为样地水稻重金属污染胁迫光谱分析模型的大面积推广应用提供了借鉴意义。