B-P神经网络在作物生育动态模拟中的应用
DOI: 10.3321/j.issn:1000-7091.2002.01.025 , PP. 124-130
Keywords: 作物生育动态 ,B-P神经网络 ,模拟 ,预测
Abstract:
利用B-P神经网络对作物生育动态进行模拟。在对B-P神经网络的结构和训练算法加以选择后,网络模型具有拟合精度高、收敛速度快和泛化能力强等特点。B-P网络可用于作物生育进程中单输入单输出、单输入多输出、多输入单输出和多输入多输出动态关系的模拟和作物生育动态的预测。
References
[1] Hornik K, Stinchmmbe M, White H.Miltilayer feedforward networks are universal approximators[J].Neural Networks,1989,(2):359-366.
[2] 郭新宇.郁明谏.张志鹏.等.冬小麦子粒增重过程的动态优化研知[J].西北植物学报.1999,19(6):122-131
[3] Weigend A B.Predidting the future a connectionist apporactH[J].Intl J Neur Sys 1990(1):193-209.
[4] J.法郎士.农业中的数学模酬MI.金之庆.等译.北京:农业出版社.1991. 188-207.
[5] 王永骥.涂键.神经元网络控制[M].北京:机械工业出版社.1998,3-10.
[6] 阎平凡.黄端旭.人工神经网络-模型、分析与应用I MI.合肥:安徽教育出版社.1993.55-62
[7] 楼顺天.施阳.基于MATLAB的系统分析与设计-神经网络[M].西安:西安电子科技大学出版社.1998,9-14.
[8] LapExles A, Farber. Nonlinear signal procxssing using neural networks; prediction and system modelling[R].Los Alamos:Los Alamos National Laboratory, 1987.
[9] 郭新宇.作物生育动态的全息协调神经网络研究[D].北京:中国农业大学作物学院.2001.
[10] 高新科.农业系统仿真及应用[J].农业系统科学与综合研究.1994, 10(3):161-165.
Full-Text