变焦遗传算法优化RBF神经网络在稻瘟病预测中的应用 |
| |
作者姓名: | 刘坤 汪志强 钱永德 |
| |
作者单位: | 1. 黑龙江八一农垦大学信息技术学院,黑龙江大庆,163319 2. 黑龙江八一农垦大学农学院,黑龙江大庆,163319 |
| |
基金项目: | 黑龙江省教育厅科学技术研究项目 |
| |
摘 要: | 针对水稻稻瘟病的非线性特性,利用改进后的变焦遗传算法(ZGA)来优化RBF神经网络连接隐层节点的权值和阈值。它综合了变焦遗传算法的收敛速度快、精度高和RBF神经网络逼近精度高、学习速率快等特点建立系统预测模型。经过对2002—2011年间水稻稻瘟病的预测分析,得出此方案的预测精度高达96.57%,验证了其预测模型的有效性。
|
关 键 词: | 水稻稻瘟病 变焦遗传算法 RBF神经网络 预测模型 |
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录! |
|