Crop yield prediction model based on Credal network
基于Credal网络的农作物单产预测模型研究*

现存农作物单产预测方法往往是在历史数据完备的前提下进行精确数值预测, 未能真实体现农作物单产系统的不确作定性, 而且无法对既成现实进行诊断分析。在决策需求仅仅要求产量等级水平的假设下, 本文把不确定性信息处理方法Credal网络模型引入到农作物单产预测系统, 通过分析农作物单产系统各影响因素之间的关系, 提出类要素和影响因子的概念, 构建了进行农作物单产预测的通用Credal网络模型。把农作物单产量的等级水平状态作为概率事件, 通过Credal网络前向推理功能预测其状态发生的概率, 把高概率事件发生的等级状态作为其单产预测等级, 实现了在已知部分事实发生情况下的知识推理。此外, 利用Credal网络的后向推理功能, 实现对农作物低产事实下的诊断分析, 找出影响低产的关键类要素和影响因子。最后结合算例, 采用基于扩展关系模型的近似推理算法阐述了利用该模型对农作物单产进行预测和诊断的应用过程, 推理结果合理, 表明该方法是可行的, 且具有可释性, 为农业生产科学决策提供了方法指导。