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人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省玉米估产为例
引用本文:李哲,张军涛.人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省玉米估产为例[J].生态学报,2001,21(5):716-720.
作者姓名:李哲  张军涛
作者单位:中国科学院地理研究所
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(49731020)
摘    要:在遗传算法(Genetic Algorithm)与误差反传(Back Propagation)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,并对吉林省梨树和德惠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,从而为农作物估产提供了新方法.

关 键 词:作物估产  遗传算法  神经网络
文章编号:1000-0933(2001)05-0716-05
收稿时间:1999/11/21 0:00:00
修稿时间:1999年11月21

Application of the combination of genetic algorithm and artificial neural network on crop yield estimation in Jilin Province
LI Zhe and ZHANG Juntao.Application of the combination of genetic algorithm and artificial neural network on crop yield estimation in Jilin Province[J].Acta Ecologica Sinica,2001,21(5):716-720.
Authors:LI Zhe and ZHANG Juntao
Institution:Institute of Geography; Chinese Academy of Sciences; Beijing; China
Abstract:Based upon the combination of Genetic Algorithm and BP Neural Network,the estimation of maize yield in Lishu and Dehui County, Jilin Province was estimated in this paper The new approach was compared with BP Neural Network as well as Gray Model Theory The results indicate that the prediction values approximate to the real maize yield and are more accurate than BP network and gray model theory
Keywords:estimation of crop yield  genetic algorithm  neural network
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