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基于GRNN神经网络的农作物虫害量预测系统设计

金帅军  
【摘要】:随着农业信息化建设的快速发展,对农作物病虫害量预测系统的建设提出了更高的要求,而先进的计算机技术、网络技术和信息处理技术为农业信息化的建设提供了强大的技术支持,使其逐步向着自动化、智能化的方向发展。 本文以内蒙古呼和浩特地区农作物病虫害量预测系统的设计为例,采用广义回归神经网络算法实现病虫害量预测,该算法模型在已知影响农作物虫害发生量的主要气象因素的条件下,实现对农作物病虫害发生量预测的功能,提高了预测结果的准确性和客观性。具体研究内容包括: 1、针对影响农作物病虫害发生量的主要因素在Matlab下采用广义回归神经网络建立预测模型,通过对样本数据的学习和训练,优化网络的结构,然后应用八组测试样本数据验证网络模型预测结果的准确性和客观性。 2、研究了C#与Matlab混合编程方法,在.NET平台中,利用MATLAB接口技术将广义回归神经网络算法集成到农作物病虫害量预测系统中,完成了针对呼和浩特地区农作物病虫害发生量预测算法的集成设计。 3、.NET平台下完成了农作物病虫害发生量预测系统的结构与功能设计,及智能预测模块和管理员数据库操作模块设计。 模拟仿真实验与测试结果表明,基于广义回归神经网络算法的农作物虫害量预测模型,实现了对内蒙古呼和浩特地区农作物病虫害发生量短期预测的基本功能。


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