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苎麻产量模型的优化研究

作　者: 陈兵兵
导　师: 崔国贤
学　校: 湖南农业大学
专　业: 作物栽培学与耕作学
关键词: 苎麻产量模型多元线性回归 BP神经网络 GA-BP神经网络优化
分类号: S563.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
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内容摘要

苎麻产量模型不仅可以提高苎麻选种效率,加快育种进程,并且在栽培、大田估产等方面也发挥着较大的作用,因此高精度的苎麻产量模型能为苎麻的生产提供较大的帮助。本研究以“中苎1号”和“湘苎3号”两个品种为试验材料,运用多元线性回归、BP神经网络和GA-BP神经网络分别建立苎麻产量模型,然后进行估测,比较各模型的估测精度,最后确定最优化模型。主要结论与进展如下：(1)根据苎麻产量方面的文献考究和栽培的实践经验,选定了与苎麻产量(即原麻重)最相关的5个产量因素(即株高、茎粗、皮厚、鲜皮重和有效株)来建立产量模型。(2)利用软件SPSS中分别对试验材料“中苎1号”和“湘苎3号”建立基于多元线性回归的苎麻产量模型。“中苎1号”产量的多元线性回归方程为Y=-0.334+0.093X1+0.007X2-1.106X3+0.003X4+0.159X5(Y为原麻重,X1为株高,x2为茎粗,X3为皮厚,X4为有效株,X5为鲜皮重),运用该回归方程进行估测,得到的产量估测值和实际值的最大绝对误差为10.89%,平均误差为8.77%。同理,可以得出“湘苎3号”的产量估测值和实际值的最大绝对误差为9.98%,平均误差为8.84%。(3)分析苎麻田间数据的特点,设计出BP神经网络的重要参数,然后建立苎麻产量模型。基于BP神经网络的“中苎1号”产量模型得到的估测值和实际值的最大绝对误差为6.32%,平均绝对误差为3.60%；基于BP神经网络的“湘苎3号”产量模型得到的估测值和实际值的最大绝对误差为5.39%,平均绝对误差为4.57%。(4)鉴于BP神经网络本身具有的缺陷与不足,采用遗传算法对BP神经网络进行参数优化,然后建立苎麻产量模型,与BP神经网络同理进行样本测试。基于GA-BP神经网络的“中苎1号”苎麻产量模型得到的估测值和实际值的最大绝对误差为2.73%,平均绝对误差为1.39%；基于GA-BP神经网络的“湘苎3号”苎麻产量模型得到的估测值和实际值的最大绝对误差为2.75%,平均绝对误差为2.65%。(5)通过比较,“中苎1号”和“湘苎3号”的基于GA-BP神经网络的苎麻产量模型的估测精准度和稳定性都是最高,而BP神经网络次之,多元线性回归分析最低,由此可以得出GA-BP神经网络模型为本次试验中最优化的苎麻产量模型。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第一部分绪论  9-24
  1 研究的背景和意义  9
  2 国内研究进展  9-11
  3 多元线性回归模型  11-12
    3.1 多元线性回归模型的原理  11
    3.2 基于SPSS的多元线性回归模型的实现  11-12
  4 人工神经网络  12-17
    4.1 人工神经网络的概述  12-13
    4.2 人工神经网络的特性及基本功能  13-16
    4.3 人工神经网络在农业领域中的应用  16-17
  5 BP神经网络  17-20
    5.1 BP神经网络的原理  17-19
    5.2 BP神经网络的缺点  19-20
  6 遗传算法BP神经网络  20-24
    6.1 遗传算法的原理  20-21
    6.2 遗传算法的基本步骤  21-23
    6.3 遗传算法优化BP神经网络的优势分析  23
    6.4 GA-BP神经网络模型的构建  23-24
第二部分材料与方法  24-36
  1 田间供试材料和计算机软硬件  24-26
    1.1 田间供试材料  24
    1.2 计算机软硬件简介  24-26
  2 田间试验方法  26-27
    2.1 试验地点  26
    2.2 田间数据的获取  26-27
  3 基于多元线性回归的苎麻产量模型  27-28
  4 基于BP神经网络的苎麻产量模型  28-33
    4.1 BP神经网络的设计  28-29
    4.2 基于BP神经网络的苎麻产量模型的实现  29-33
  5 基于遗传算法BP神经网络的苎麻产量模型  33-35
    5.1 遗传算法的参数选择  33-35
    5.2 基于GA-BP神经网络的苎麻产量模型的实现  35
  6 小结  35-36
第三部分结果分析  36-47
  1 田间数据获取的结果  36-37
  2 基于多元线性回归的苎麻产量模型结果分析  37-40
    2.1 基于多元线性回归的“中苎1号”产量模型  37-39
    2.2 基于多元线性回归的“湘苎3号”产量模型  39-40
  3 基于BP神经网络的苎麻产量模型结果分析  40-42
  4 基于GA-BP神经网络的苎麻产量模型结果分析  42-45
  5 综合分析  45-46
    5.1 “中苎1号”——苎麻产量模型的精度比较  45-46
    5.2 “湘苎3号”——苎麻产量模型的精度比较  46
  6 小结  46-47
第四部分结论与展望  47-49
  1 结论  47
  2 展望  47-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
在读期间发表的论文  53

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