基于模糊控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的桃病蟲害發(fā)生預(yù)測(cè)研究.pdf

1、桃原產(chǎn)于我國,在我國有4000多年的栽培歷史,風(fēng)味優(yōu)美,營養(yǎng)豐富,深受人們喜愛,市場(chǎng)消費(fèi)量大,是核果類果樹中最重要的樹種之一。桃樹適應(yīng)性強(qiáng),分布范圍廣,而且易管理,產(chǎn)量高,一些管理較好的桃園能穩(wěn)定保持畝產(chǎn)在2500公斤左右的水平。截止到2009年,我國桃樹的栽培面積已達(dá)72.28萬公頃,總產(chǎn)量805.2萬噸,栽培面積和產(chǎn)量均居世界首位。桃也是河北省主要的農(nóng)副產(chǎn)品之一,河北省順平縣就是一大種植基地。然而,在桃生產(chǎn)種植過程中,容易遭受桃瘡痂

2、病、流膠病、細(xì)菌性穿孔病、桃蚜等病蟲害的危害,嚴(yán)重影響了桃樹的生長及桃果的品質(zhì)和產(chǎn)量,對(duì)我國桃產(chǎn)業(yè)的發(fā)展構(gòu)成了很大威脅。預(yù)測(cè)桃病蟲害未來的發(fā)生動(dòng)態(tài),可以使防治工作得以有目的、有計(jì)劃、有重點(diǎn)的進(jìn)行。只有及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)桃病蟲害的發(fā)生,才能正確的擬定綜合防治計(jì)劃,及時(shí)采取必要的措施,經(jīng)濟(jì)有效的減少桃病蟲害的發(fā)生,保證桃的高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)。
　　 桃病蟲害發(fā)生預(yù)測(cè)是一個(gè)典型的非線性系統(tǒng),影響病蟲害發(fā)生的因素又很多,采用常規(guī)算法預(yù)測(cè)很難得

3、到準(zhǔn)確結(jié)果。近年來采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等智能算法具有較好的非線性映射能力,其特點(diǎn)是可以通過例子學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)解決問題,而不必知道對(duì)象的數(shù)學(xué)模型。特別是RBF(Radial Basis Function)網(wǎng)絡(luò)具有良好的推廣能力,在用于對(duì)具有復(fù)雜函數(shù)關(guān)系的問題作泛函逼近時(shí),具有較高的精確度。以往的預(yù)測(cè)方法在學(xué)習(xí)收斂的速度方面、收斂的穩(wěn)定性方面、收斂至全局極小點(diǎn)方面,缺乏指導(dǎo)模型自動(dòng)選擇的一般規(guī)則,因此本文將模糊控制引入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,較好

4、的解決了上述問題。
　　 本文所做的主要工作如下:
　　 (1)比較了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),指出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,體現(xiàn)了兩種網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別。
　　 (2)根據(jù)桃園的實(shí)際環(huán)境,考慮了溫度、天氣狀況等影響病蟲害發(fā)生的因素,利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行了RBF網(wǎng)絡(luò)模型建立、訓(xùn)練、仿真,分別把RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合兩種方法應(yīng)用在桃病蟲害發(fā)生預(yù)測(cè)