基于遗传算法与人工神经网络相结合的玉米估产研究  

Prediction model of maize yield estimation based on the com-bination of genetic algorithm and artificial neural network

作　　者：李哲[1] 张军涛[1] 

机构地区：[1]中国科学院地理研究所,北京100101

出　　处：《自然资源学报》2000年第3期270-274,共5页Journal of Natural Resources

基　　金：国家自然科学基金重点项目!(49731020)资助

摘　　要：在遗传算法 (GeneticAlgorithm )与误差反传 (BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上 ,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法 ,并对吉林省梨树县的玉米进行了估产研究 ,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经检验 ,计算值与实际值接近 ,并优于灰色理论模型 ,具有良好的预测效果 。On the basis of the combination of Genetic Algorithm and BP Neural Network,the estimation of maize yield in Lishu County,Jilin Province was predicted in this paper.The new method was compared with BP Neural Network and Gray Model Theory as well.The results indicate that the prediction values approximate to the real maize yield and are more accurate than BP network and gray model theory.

关 键 词：农作物 估产 遗传算法 神经网络 玉米 

分 类 号：S11[农业科学—农业基础科学]