基于自適應神經網(wǎng)絡的葡萄病害發(fā)生預測研究.pdf

1、葡萄是河北省主要的農副產品之一，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，導致葡萄大約減產30％左右，且果實的含糖量降低，品質變劣。預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。病害的預測預報工作是進行病害綜合防治的必要前提，只有對病害發(fā)生危害的預測預報做到及時、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，經濟有效的減少葡萄病害的發(fā)生數(shù)量，保證農業(yè)的高產、穩(wěn)產。
　　 葡萄病害發(fā)生的預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)方法預測將是一件非常困難的事。人工神經網(wǎng)絡是一個非線性動力學系統(tǒng)，其特點是可以通過例子學習（訓練）去解決問題，而不必知道對象的數(shù)學模型。特別是多層前饋BP網(wǎng)絡，可通過學習以任意精度逼近任何連續(xù)映射，應用廣泛?；诖?，作者將此模型及自適應神經網(wǎng)絡算法應用在葡萄病害預測

3、中，并通過對河北張家口市涿鹿地區(qū)葡萄病害發(fā)生程度的預測來檢驗模型的效果。本文所做的工作如下：
　　 （1）通過對多種葡萄病害預測資料的統(tǒng)計，進行關聯(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網(wǎng)絡

4、技術推廣和使用這一難題，本文在簡要介紹了BP神經網(wǎng)絡基本原理及其算法的基礎上，詳細介紹了利用MATLAB神經網(wǎng)絡工具箱進行BP網(wǎng)絡模型建立、訓練、仿真的編程方法。同時，也分別建立了基本BP神經網(wǎng)絡和自適應神經網(wǎng)絡兩種模型來預測葡萄病害的發(fā)生程度。
　　 （3）對兩種模型學習訓練誤差性能曲線訓練誤差進行分析，得出自適應神經網(wǎng)絡收斂速度快且網(wǎng)絡性能達標的結論。
　　 （4）對自適應神經網(wǎng)絡模型的預測輸出和實際輸出進行了線性回