蘋果樹病蟲害預(yù)測與防治決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、蘋果是我國主要的經(jīng)濟(jì)作物之一，近年來，伴隨現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)，我國蘋果產(chǎn)業(yè)得到快速發(fā)展。我國已成為蘋果生產(chǎn)大國，栽培面積和產(chǎn)量都居于世界首位。蘋果已成為一些地區(qū)或農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)支柱，增加了農(nóng)民收入，改善了農(nóng)民生活。
　　然而受到人為和自然因素的影響，蘋果樹經(jīng)常會(huì)發(fā)生各類病蟲害，造成巨大危害，不但威脅到蘋果的產(chǎn)量及品質(zhì)，而且對(duì)于果農(nóng)的經(jīng)濟(jì)收益和生產(chǎn)效益也會(huì)造成不同程度的影響。本文以蘋果樹病蟲害為研究對(duì)象，以泰安市蘋果樹腐爛病為例，進(jìn)行蘋果樹病

2、蟲害預(yù)測與防治決策支持系統(tǒng)的研究，具體研究內(nèi)容以及研究成果如下:
　　(1) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型研究。利用主成分分析法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取了主要影響因素，實(shí)現(xiàn)了降維，該方法為提高模型的精準(zhǔn)度提供了基礎(chǔ)支撐。選取Sigmoid函數(shù)作為模型的激活函數(shù)，附加動(dòng)量法作為模型的學(xué)習(xí)算法，提高了收斂速度和模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。試驗(yàn)表明，模型訓(xùn)練速度快，能夠準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)果。
　　(2)小波網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型研究。通過對(duì)分離

3、式和融合式小波網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比，將融合式小波網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于蘋果樹病蟲害流行程度的預(yù)測。通過主成分分析法對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，選取Morlet函數(shù)作為模型的激活函數(shù)，建立小波網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對(duì)泰安市的蘋果樹腐爛病流行程度進(jìn)行預(yù)測。試驗(yàn)表明，模型預(yù)測精準(zhǔn)度和收斂速度較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型有顯著提高。
　　(3)蘋果樹病蟲害預(yù)測與防治決策支持系統(tǒng)研究。首先，在需求分析的基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)功能分為八個(gè)功能模塊，并對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的研究和設(shè)計(jì);其次，根據(jù)功能模