雄先型核桃雄花疏除的二次回归与BP神经网络模型研究（英文）

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王贤萍

作者： 王贤萍;曹贵寿;杨晓华;张倩茹;李凯;李鸿雁;段泽敏

作者机构：

关键词： 核桃;雄花序;疏除;BP神经网络;回归;预测

期刊名称： Agricultural Science & Technology

ISSN： 1009-4229

年卷期： 2015 年 06 期

页码： 1295-1300

摘要： 雄先型核桃雄花疏除(去雄)是提高产量的重要管理措施,为提高核桃去雄的效率,建立二次回归与BP神经网络模型。分别以乙烯利、赤霉素和甲哌鎓为自变量和核桃雄花脱落率为响应指标,进行田间建模试验,建立了二次多项式回归方程和BP神经网络模型,并于翌年进行BP模型田间确认试验。试验数据分为训练集、确认集和试验集,中心组合(二次旋转回归试验设计)田间建模试验得到的20组数据随机划为训练集(17)和确认集(3)数据,试验集为翌年田间确认试验得到的数据,BP神经网络的拓扑结构为3-5-1。1BP神经网络对确认集样本的预测值误差分别为1.3550%、0.4291%、0.3538%;2BP神经网络的预测值与田间确认试验结果相差为2.04%,回归预测值与田间确认试验结果相差为3.12%;3BP神经网络预测比回归预测提高预测精度1.0%以上。将二次多项式逐步回归分析和BP神经网络方法有效的结合使用,既可明确各因子的作用效应亦可得到相对准确的预测结果。

分类号： S664.1

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