基于人工神经网络的马尾松毛虫发生量预测模型的研究

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摘要：运用人工神经网络的原理和方法,根据相关系数法和逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子作为样本的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的BP网络模型.结果表明:所建立的各 BP 模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度.当隐含层神经元个数为15个,预报因子数为8 个时,2组预留有虫面积的2 a平均预测误差为3.15%;虫口密度BP模型的隐层神经元个数为 8个,预报因子数为6个时,预留样本的平均预测误差为5.91%;虫株率BP模型的隐层神经元个数为4个,预报因子数为5个时,预留样本的平均预测误差为10.65%.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96135X/200302/7594073.html

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关键词：人工神经网络 神经网络 预测模型 人工神经 神经网 马尾松毛虫 人工神经网络 发生量 预测预报 BP模型