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基于相空间重构技术和GA-BPNN算法的小麦条锈病受灾率预报模型

2006-01-25分类号:S435.121

【作者】张静  
【部门】襄樊学院物理系 湖北襄樊441000
【摘要】利用混沌理论,对湖北省某地区小麦条锈病受灾率进行混沌特征验证,然后利用BP神经网络非线性逼近器能力,建立预测模型,利用重构相空间,确定神经网络的输入节点数及输入值,并引入遗传算法优化BP神经网络参数,对受灾率进行了成功预报。
【关键词】小麦受灾率预报  混沌特征  重构相空间  GA-BPNN模型
【基金】湖北省教育厅科研项目(2001D69001)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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