基于改进型神经网络的植物病虫害预警模型的构建

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摘要：通过对植物病虫害预警模型的相关原理和方法的研究,并结合粒子群算法对后向传播神经网络进行参数优选,构建了基于粒子群和神经网络混合算法的植物病虫害组合预警模型。模型参数：①PSO参数设定：准粒子群算法模型参数的设定主要是对惯性、收敛（约束）、＂认知＂、＂社会＂进行变化与调节。C_1是粒子跟踪自己历史最优值的权重系数,它表示粒子自身的认识,设置为2。C_2是粒子跟踪群体最优值的权重系数,它表示粒子对整个群体知识的认识,设置为2。ξ,η设置为[0,1]区间内均匀分布的随机数。r是对位置更新的时候,在速度前面加的1个系数,设置为1;②BP神经网络输入层节点的确定：预测模型输入层节点为7个,分别代表7个特征指标,即发病面积、稻瘟病发病率、雨量、雨日数、平均温度、平均湿度、光照;③隐含层节点及隐层数的确定：该研究采用3层BP网络,隐层数为1层。将1980～2000年云南省盈江稻瘟病历史数据作为学习样本输入到预警模型,进行训练。隐节点为7时误差最小（1.046）;④输出层节点的确定：预测模型输出层节点为1个,即稻瘟病病情指数（Y）。稻瘟病发生程度分为5个等级：〈10,为等级1;10.1～20.0,为等级2;20.1～30.0,为等级3;30.1～50.0,为等级4;〉50.0,为等级5。预警模型：在构建预测模型时,包括2个过程,即学习过程和预测过程。在学习过程阶段主要在PSO算法对连接权和阈值优化的基础上,通过对样本数据的学习,找到其内在规律性,从而确定各节点间的连接权和阈值。由于选取影响植物病情发病的因子有7个,因此,第i年的输入层就为1个7维向量x_i,即输入层为7个神经元。隐含层确定为1层,输出层为第i＋1年的植物病理病情指数,故为一维向量y_j,因此,输出层的神经元个数为1。预测过程则是根据学习过程已经确定下来的连接权值和阈值,把

原文链接:http://www.cqvip.com/Main/Detail.aspx?id=32941892

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关键词：神经网络 神经网 病虫害 改进型 detail 后向传播神经网络 粒子群算法 植物病虫害 预警模型