烤烟锌含量的预测模型研究
生态环境是影响烤烟烟叶无机元素含量最重要的因素之一。本次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。
神经网络 烟叶 锌含量 预测模型 线性回归 Matlab软件
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
北京
中文
2006-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）