应用神经网络和统计模型预测大豆生长发育阶段

摘要：

预测大豆的物候期对指导大豆生产、安排农事活动等具有重大意义.本研究构建了一种简单有效的预测模型,使大豆种植者能够较准确地预测大豆各生育阶段的具体日期.试验地位于美国密西西比Delta研究推广中心(经度:90°55W,纬度:33°25'N).试验进行了5年,前4年(1998-2001)数据构建模型,第5年(2002)的数据验证模型.为简化模型,杂草、病虫害、干旱等干扰因素被优化排除.采用逐步回归(SR)、神经网络(ANN)以及内插法构建模型.营养(V-stage)和生殖(R-stage)生长阶段分别建模.结果表明,通过播种日期(PD)和从播种到某阶段的相对平均天数能很准确地预测营养生长各阶段的具体日期;可通过播种日期和成熟期组数值(MG)准确预测生殖生长各阶段的具体日期.3种方法中,神经网络所构建的模型准确度最高,具有较好的推广应用价值.

关键词：大豆、生长期、成熟期组、神经网络、模拟、播种日期、物候学

所属期刊栏目：35

分类号：S76;R81

资助基金：美国密西西比大豆促进委员会研究基金20021013

在线出版日期：2009-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：341-347