文献类型：期刊文章

作　　者：高艳萍[1] 于红[1] 崔新忠[1] 姜国兴[1] 王美妮[1]

机构地区：[1]大连水产学院信息工程学院,大连116023

出　　处：《农业工程学报》

基　　金：辽宁省教育厅攻关项目(05L090)

年　　份：2007

卷　　号：23

期　　号：7

起止页码：162-165

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20073510790372)、FSTA、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。

关 键 词：神经网络 L-M优化算法  预测模型  水稻螟虫

分 类 号：TP183]