基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究.PDF
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第27卷 第12期 计 算机 技 术 与发 展 Vol.27 No.12 2017年12月 COMPUTERTECHNOLOGY AND DEVELOPMENT Dec. 2017 基于智能算法的月季鲜切花病虫害预测模型的探究 1,2 3 1,2 2,4 5 1,2 钱 晔 ,孙吉红 ,彭 琳 ,李文峰 ,汪惜今 ,陆国泉 (1.云南农业大学基础与信息工程学院,云南 昆明 650201; 2.云南省高校农业信息技术重点实验室,云南 昆明 650201; 3.云南省科学技术院,云南 昆明 650000; 4.云南农业大学新农村发展研究院,云南 昆明 650201; 5.成都信息工程大学 大气科学学院,四川 成都 610000) 摘 要:针对传统预测模型的主观性强、成本偏高、误差偏大等问题,设计并提出了基于自组织竞争神经网络算法的月季 鲜切花病虫害预测模型。 该模型能够有效预防病虫害危害,确保月季鲜切花的正常生长,从而确保云南省月季鲜切花的 产量、质量和声誉。 以最为典型的月季鲜切花白粉病为实例,通过问卷调查、头脑风暴法相结合的加权方法来确定影响因 子的权重,并以60组影响因子的数据作为输入数据,建立了基于自组织竞争神经网络算法的病虫害预测模型。 将所提出 模型的预测结果与采用名义小组法所建立传统病虫害预测模型的预测结果进行对比分析。 实验结果及其分析表明,基于 自组织竞争神经网络算法的预测模型可有效地为月季鲜切花种植企业、农户、散户提供更加准确的信息,降低了种植的盲 目性。 关键词:智能算法;月季鲜切花病虫害;自组织竞争神经网络;预测 中图分类号:TP301 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2017)12-0157-04 doi:10.3969/j.issn.1673-629X.2017.12.034 Exploration on Chinese Rose Cut Flowers Diseases and Insect Pests Forecasting Model Based on Intelligent Algorithm 1,2 3 1,2 2,4 5 1,2 QIAN Ye ,SUN Ji-hong ,PENG Lin ,LI Wen-feng ,WANG Xi-jin ,LU Guo-quan (1.School of Basisand Information Engineering,Yunnan Agricultural University,Kunming650201,China; 2.Key Laboratory of Agricultural Information Technology in Yunnan Province,Kunming650201,China; 3.Institute of Science and Technology in Yunnan,Kunming650000,China; 4.New Rural Development Research Institute,Yunnan Agricultural University,Kunming650201,China; 5.School of Atmosphere,Ch
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