相空间重构与神经网络融合预测模型及其在害虫测报中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

Q141,Q968.1

基金项目:


A Prediction Model Integrating Phase Space Reconstruction and Artificial Neural Network and Its Application in Pest Forecasting
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对混沌时间序列 ,建立了相空间重构和 BP神经网络融合预测模型。经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了一般混沌预测要求较长时间序列的缺陷 ,为害虫的可预测性提供了一种新的依据。

    Abstract:

    Insect pests can significantly impact the production of many major crops.Brown planthopper, Nilaparvata Lugens (st a °l),is one of the most devastating pests of rice in China.Although substantial efforts have been directed to examine factors affecting the occurrence of Brown planthopper and to predict its future outbreaks,the long\|term forecasting power is still lower.We propose to use nonlinear prediction of chaotic time series for the forecasting of insect occurrence.The term“chaotic time series” her...

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马飞,许晓风,张夕林,程遐年.相空间重构与神经网络融合预测模型及其在害虫测报中的应用.生态学报,2002,22(8):1297~1301

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数: