【摘 要】
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本文基于人工神经网络BP算法,利用福建省建瓯市1991-2004年积累的褐飞虱灯诱数据及相关的气象资料作为学习和训练基础样本,以1991-2004年双季晚稻系统田褐飞虱第5代实际发生程度作为基本输出样本,并用2005-2006年的褐飞虱第5代实际发生程度作为独立检验样本,通过运算和分析,建立建瓯市双季晚稻褐飞虱发生程度预测模型.结果表明,所建立的模型对褐飞虱发生程度的预测的准确率达99％以上,如应
【机 构】
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南平市植保植检站,福建南平35300
【出 处】
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华东地区农学会,浙江省农学会,上海市农学会
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本文基于人工神经网络BP算法,利用福建省建瓯市1991-2004年积累的褐飞虱灯诱数据及相关的气象资料作为学习和训练基础样本,以1991-2004年双季晚稻系统田褐飞虱第5代实际发生程度作为基本输出样本,并用2005-2006年的褐飞虱第5代实际发生程度作为独立检验样本,通过运算和分析,建立建瓯市双季晚稻褐飞虱发生程度预测模型.结果表明,所建立的模型对褐飞虱发生程度的预测的准确率达99％以上,如应用于褐飞虱的预测预报中,可提高预报的准确性.
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