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基于深度学习的小麦蚜虫预测预警
作者姓名:王秀美  牟少敏  邹宗峰  时爱菊
作者单位:山东农业大学信息科学与工程学院;山东农业大学农业大数据研究中心;山东省烟台市农业技术推广中心植保站;山东农业大学化学与材料科学学院;
摘    要:小麦蚜虫对小麦的产量和品质影响较大,为及时准确地掌握小麦蚜虫的发生情况,提高小麦蚜虫预测的准确率,将深度信念网络用于小麦蚜虫的短期预测,并对小麦蚜虫发生量以及发生程度进行预测。使用的深度信念网络预测模型含2个隐藏层,通过无监督逐层预训练对网络参数进行初始化,并用有监督微调对网络参数进一步优化,提高预测准确率。最后在国际标准数据集(university of californiairvine,简称UCI)和小麦蚜虫数据集将深度信念网络与支持向量回归(support vector regression,简称SVR)、BP(back propagation)神经网络进行对比试验。结果表明,与浅层学习模型相比,深度信念网络的预测误差较小、推广能力强,可以为小麦蚜虫的防治提供及时有效的指导。

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