您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
基于BP人工神经网络的农作物害虫发生量的预测方法
- 专利权人:
- 上海大学
- 发明人:
- 彭琳,刘宗田,杨林楠,钟飞,朱平
- 申请号：
- CN201110089790.1
- 公开号：
- CN102163301A
- 申请日:
- 2011.04.12
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2011
- 代理人:
- 陆聪明
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于BP人工神经网络的农作物害虫发生量的预测方法，其步骤如下：（1）采集待预测农作物害虫发生量的原始数据和影响农作物害虫发生影响因子的原始数据；（2）计算原始数据之间关联度，剔除差异大的数据；（3）计算影响农作物害虫发生的影响因子的累计贡献率；（4）利用BP人工神经网络，对农作物害虫发生量进行预测。该方法利用灰色关联度分析方法对农作物害虫发生量的原始数据进行处理，剔除掉误差数据，保证预测模型的稳定性和准确性；并利用主成分分析方法降低了BP人工神经网络输入因子个数，有效地解决了利用BP人工神经网络进行预测时，输入因子少时，其预测准确性低；输入因子多时，运算量大、其预测结果得不到收敛的矛盾。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
