用不同模型进行小麦条锈病发生预测研究

摘要：

小麦条锈病的发病预测对防病措施具有重要的指导意义。以大气环流特征量与小麦条锈病发生面积率的关系为基础，采用相关分析法筛选了主要环流特征因子，进而利用主成分分析提取预测因素。在此基础上，进行小麦条锈病发病面积率的逐步回归，误差反向传播BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络预测。结果表明遗传算法优化后的BP神经网络收敛速度加快，且预测精度比未优化的BP神经网络及逐步回归两种模型分别提高了3.4”％”和10.1”％”。

关键词： 小麦条锈病 大气环流 主成分分析 遗传神经网络 模型预测

作者: 景元书 靳宁 黄文江

作者单位: 南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044 南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097

会议类型: 国内会议

会议名称: 第26届中国气象学会年会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 456-459

在线出版日期: 2009-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）