基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葡萄病害發(fā)生預(yù)測研究.pdf

1、葡萄是河北省主要的農(nóng)副產(chǎn)品之一，河北涿鹿為長城葡萄酒釀酒公司提供了主要的原材料。然而，在葡萄生產(chǎn)過程中，容易遭受霜霉病、白腐病、炭疽病、黑痘病等病害的危害，其中葡萄霜霉病于2006年大面積流行，導(dǎo)致葡萄大約減產(chǎn)30％左右，且果實的含糖量降低，品質(zhì)變劣。預(yù)測葡萄病害未來的發(fā)生動態(tài)，可以使治害工作得以有目的、有計劃、有重點的進行。病害的預(yù)測預(yù)報工作是進行病害綜合防治的必要前提，只有對病害發(fā)生危害的預(yù)測預(yù)報做到及時、準確，才能正確的擬定綜合防

2、治計劃，及時采取必要的措施，經(jīng)濟有效的減少葡萄病害的發(fā)生數(shù)量，保證農(nóng)業(yè)的高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)。
　　 葡萄病害發(fā)生的預(yù)測是一個典型的非線性系統(tǒng)，影響病害發(fā)生因素又很多，采用常規(guī)方法預(yù)測將是一件非常困難的事。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非線性動力學(xué)系統(tǒng)，其特點是可以通過例子學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）去解決問題，而不必知道對象的數(shù)學(xué)模型。特別是多層前饋BP網(wǎng)絡(luò)，可通過學(xué)習(xí)以任意精度逼近任何連續(xù)映射，應(yīng)用廣泛?；诖?，作者將此模型及自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在葡萄病害預(yù)測

3、中，并通過對河北張家口市涿鹿地區(qū)葡萄病害發(fā)生程度的預(yù)測來檢驗?zāi)Ｐ偷男Ч１疚乃龅墓ぷ魅缦拢?br>　　 （1）通過對多種葡萄病害預(yù)測資料的統(tǒng)計，進行關(guān)聯(lián)分析得出各種病害在相同條件下的發(fā)生量，且得到6個生態(tài)和生物因子，按影響程度的大小依次為：六月平均日照時數(shù)、六月降雨量、六月相對濕度、五月平均日照時數(shù)、五月降雨量、五月相對濕度。
　　 （2）針對BP網(wǎng)絡(luò)模型的實現(xiàn)需要掌握計算機編程語言及較高的編程能力，一定程度上不利于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4、技術(shù)推廣和使用這一難題，本文在簡要介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及其算法的基礎(chǔ)上，詳細介紹了利用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進行BP網(wǎng)絡(luò)模型建立、訓(xùn)練、仿真的編程方法。同時，也分別建立了基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種模型來預(yù)測葡萄病害的發(fā)生程度。
　　 （3）對兩種模型學(xué)習(xí)訓(xùn)練誤差性能曲線訓(xùn)練誤差進行分析，得出自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度快且網(wǎng)絡(luò)性能達標的結(jié)論。
　　 （4）對自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測輸出和實際輸出進行了線性回