基于多元回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的苧麻產(chǎn)量估測模型比較研究
發(fā)布時間:2023-02-07 20:51
為高效和準確地估測作物產(chǎn)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(gòu)建了鮮皮產(chǎn)量及原麻產(chǎn)量的多元回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)量模型估測的鮮皮產(chǎn)量和原麻產(chǎn)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(chǎn)量和原麻產(chǎn)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(nèi)波動,平均相對誤差分別為15.03%和14.52%,鮮皮產(chǎn)量和原麻產(chǎn)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(luò)方法獲得的中苧1號鮮皮產(chǎn)量和原麻產(chǎn)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(nèi)波動,平均相對誤差分別為5.78%和4.88%,產(chǎn)量相對誤差值絕大部分低于6%且波動較小。
【文章頁數(shù)】:12 頁
【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(luò)模型
1.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
1.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行原理
1.5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)量估測模型構(gòu)建
2 結(jié)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(luò)產(chǎn)量模型估測
2.3 估測結(jié)果對比分析
3 討論與結(jié)論
本文編號:3737408
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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(luò)模型
1.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
1.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行原理
1.5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)量估測模型構(gòu)建
2 結(jié)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(luò)產(chǎn)量模型估測
2.3 估測結(jié)果對比分析
3 討論與結(jié)論
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