改进PSO神经网络的白水苹果树腐烂病预测

贾花萍

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改进PSO神经网络的白水苹果树腐烂病预测

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准确预测苹果树腐烂病的流行程度,可以科学合理地预防苹果树腐烂病.利用陕西白水县的气象历史数据,将其提取主成分后作为预测因子,采用粒子群(PSO)神经网络建立苹果树腐烂病预测模型.与传统BP神经网络相比,改进PSO神经网络预测结果更接近于实际值,同时避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果.可见,该方法用于预测苹果树腐烂病远优于BP算法,可作为一种新方法预测苹果树腐烂病.

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来源
《安徽农业科学》 |2014年第10期|2959-2961|共3页
作者
贾花萍;
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作者单位

渭南师范学院;

陕西渭南714099;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论与研究方法;
关键词
腐烂病; PSO; 神经网络; 预测;

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