烤烟锌含量的预测模型研究
本研究在统一烤烟栽培条件下（如施肥、田间管理及成熟采烤等），集中开发了一种神经网络模型来探索烟叶锌含量与它所生长的土壤、气候条件之间的关系。试验过程中，以Matlab软件为工具，7个土壤因子（有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效钾和有效锌），2 个气象因子（日均温度、相对湿度）为输入，烟叶锌含量为输出。结果表明，一个基于正切（隐含层）、线性（输出层）激活函数，9-10-1 的BP 神经网络模型能较好地对烟叶锌含量进行预测，预测结果与测试数据之间相关系数达0.978，误差标准差为5.479％，平均误差为11.39％，明显优于作为对照的线性回归模型。
烤烟种植 栽培条件 烟叶锌含量 锌含量预测
潘文杰 Simon X. Yang 唐远驹 姜超英
贵州省烟草科学研究所,550003 机器人及人工智能实验室，奎尔夫大学工程系，加拿大，N1G
国内会议
广州
中文
2007-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）