為高效和準確地估測作物產量,試驗以苧麻為研究對象,基于2010～2019年獲取的長期定位田間試驗實測數(shù)據(jù),選取株高、莖粗、分株數(shù)、有效株率和鮮皮厚度5個因子作為自變量,分別構建了鮮皮產量及原麻產量的多元回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。結果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡產量模型估測的鮮皮產量和原麻產量在精度和穩(wěn)定性方面均明顯優(yōu)于回歸模型。其中,回歸方法獲得的中苧1號鮮皮產量和原麻產量與實測值的絕對系數(shù)R²分別為0.40和0.47,相對誤差分別在5.05%～46.60%與1.18%～39.69%范圍內波動,平均相對誤差分別為15.03%和14.52%,鮮皮產量和原麻產量中均有多組估測數(shù)據(jù)誤差超過20%以上;而BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法獲得的中苧1號鮮皮產量和原麻產量與實測值的絕對系數(shù)R²分別為0.93和0.97,相對誤差分別在0.80%～17.23%和1.14%～11.54%范圍內波動,平均相對誤差分別為5.78%和4.88%,產量相對誤差值絕大部分低于6%且波動較小。

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【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 材料和樣地
    1.2 數(shù)據(jù)來源
    1.3 數(shù)據(jù)處理
    1.4 多元回歸模型
    1.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型
        1.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
        1.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡運行原理
        1.5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡產量估測模型構建
2 結果與分析
    2.1 多元線性回歸模型估測
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡產量模型估測
    2.3 估測結果對比分析
3 討論與結論



本文編號：3737408