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苹果树腐烂病预测模型研究

作　者: 郑晓洁
导　师: 李书琴
学　校: 西北农林科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 苹果树腐烂病 BP神经网络小波网络预测模型
分类号: O242.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

苹果作为农民经济的来源,苹果树腐烂病的发生直接影响和制约着苹果的品质和产量。传统苹果树腐烂病的预测方法带有主观性,主要通过专家和果农长期的田间经验而对苹果树腐烂病进行预测。为了对苹果树腐烂病进行更加准确科学的预测,设计开发了苹果树腐烂病预测模型,更好的指导农民预防腐烂病的发生。本文首先对影响苹果树腐烂病的因素进行主成分分析,在此基础上,建立了基于BP神经网络的预测模型和小波网络的预测模型,完成了苹果树腐烂病预测模型。本文主要研究内容如下。(1)建立基于BP神经网络预测模型。首先对预测模型的输入端数据进行预处理,然后对模型进行训练,最后通过实验来验证该模型的预测精度。对影响苹果树腐烂病的因素进行了分析和总结,通过主成分分析法提取影响苹果树腐烂的主因素,进行降维。作为BP神经网络的输入,以流行程度作为输出,进行模型的训练和预测。使用洛川县气象站和植保站提供的数据对模型进行实验,结果表明,该模型的预测精度良好。(2)建立基于小波网络的预测模型。分析了“紧致性”和“松散性”小波网络各自优点和不足,提出将“紧致型”小波网络应用于苹果树腐烂病流行程度的预测。通过主成分分析法对历史数据进行分析,利用得到的主成分作为小波网络的输入,选用Morlet小波函数作为隐层激活函数,对洛川县苹果树腐烂病某一年的流行程度进行预测。实验结果证明,该模型预测精度高。(3)构建苹果树腐烂病预测模型。苹果树腐烂病预测模型是基于两种不同的预测模型。用户可以根据当地实际情况选择不同的预测模型进行准确、科学的预测。而且用户也可以输入当地的苹果树腐烂病信息,对苹果树腐烂病进行预测。对当地果农及时做好防治准备工作具有重要意义,而且有利于果农根据预测流行程度的严重性较早制订防治腐烂病的方案,减少经济损失。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-14
  1.1 研究目的与意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-12
    1.2.1 国外研究现状  9-10
    1.2.2 国内研究现状  10-12
  1.3 研究内容  12
  1.4 研究方法  12-13
  1.5 论文组织结构  13-14
第二章基本理论概述  14-24
  2.1 BP 神经网络概述  14-19
    2.1.1 BP 算法概述  16-18
    2.1.2 BP 网络的局限性  18
    2.1.3 BP 算法的改进  18-19
  2.2 小波分析的概述  19-23
    2.2.1 傅里叶变换到小波变换  19-21
    2.2.2 小波变换  21
    2.2.3 常用小波函数  21-23
  2.3 本章小结  23-24
第三章苹果树腐烂病预测主要影响因子提取方法研究  24-30
  3.1 主成分分析法概述  24-26
  3.2 影响苹果树腐烂病的因素分析  26-27
  3.3 基于主成分分析的苹果树腐烂病预测主要因子提取  27-29
  3.4 本章小结  29-30
第四章基于BP 神经网络预测模型研究  30-33
  4.1 基于BP 神经网络预测模型的建立  30-31
    4.1.1 输入变量的选择  30
    4.1.2 隐层神经元的选取  30
    4.1.3 激活函数的选取  30-31
    4.1.4 学习算法的选取  31
  4.2 实验结果分析  31-32
  4.3 本章小结  32-33
第五章基于小波网络预测模型研究  33-40
  5.1 小波网络模型的选择  33-36
    5.1.1 模型对比分析  33-35
    5.1.2 隐层激活函数的选取  35-36
  5.2 小波网络学习算法  36-37
  5.3 基于小波网络预测模型的建立与检验  37-38
    5.3.1 模型的建立  37
    5.3.2 实验结果分析  37-38
  5.4 BP 神经网络和小波网络预测模型的对比分析  38-39
  5.5 本章小结  39-40
第六章模型的验证  40-44
  6.1 模型采用的编程技术  40
  6.2 功能模块介绍  40-41
  6.3 BP 神经网络预测模型的验证  41-42
  6.4 小波网络预测模型的验证  42-43
  6.5 本章小结  43-44
第七章结论与展望  44-45
  7.1 结论  44
  7.2 展望  44-45
参考文献  45-50
附录  50-51
致谢  51-52
作者简介  52

苹果树腐烂病预测模型研究

内容摘要

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