基于贝叶斯神经网络的玉米病害预警模型
准确预测玉米病害是科学防治的前提,因此建立准确且稳定的预测模型,对于防治玉米病害、减少农作物经济损失具有重要意义.由于传统神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最小化等问题,利用贝叶斯算法改进传统BP神经网络,即贝叶斯神经网络,结合吉林省部分地区的玉米病害数据,构建玉米病害预警模型.试验结果表明:贝叶斯神经网络玉米病害模型对玉米病害预测的准确率达到94.04％,相较传统BP神经网络模型准确率提高了5.49％,可得到更好的预警效果,对于玉米病害的防治起到指导性的作用.
玉米病害、贝叶斯神经网络、气象条件、预警模型
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S435.13;TP183(病虫害及其防治)
国家自然科学基金项目;国家重点研发计划项目;中国工程院院地合作项目;吉林省科技发展计划项目
2021-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
189-195
