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利用神经网络方法建立土壤施肥模型的应用研究

文献类型： 获奖成果

作者：

作者机构：

获奖名称： 商业科技进步奖

获奖等级： 一等奖

关键词： 土壤施肥;利用;建立;方法;施肥;土壤施肥模型;模型;模;土壤;施肥模型;网络;神经网络;方法建立;研究;神经;应用研究

第一完成单位： 甘肃省农业科学院农业经济与信息研究所

获奖时间： 2009

摘要： 　《利用人工神经网络的方法建立土壤施肥模型的应用研究》项目由甘肃省科技厅2000年10月份立项，计划2003年10月完成，为省自然基金资助项目，资助经费1万元，项目编号：ZS001-H21-039-N。 　　其主要任务是熟悉和掌握人工神经网络的理论和方法，通过选择适当的网络拓扑结构、网络训练算法、网络学习算法等，训练并建立1-2种作物的施肥模型，从而探索出一条人工神经网络应用于土壤施肥模型建立的方法和途径。 通过3年的研究，本项目利用人工神经网络的原理和方法，从建立土壤施肥模型入手，首次利用人工神经网络的方法建立了小麦、玉米两种作物三个试验点的施肥模型，用Mat/ab语言设计了应用程序和用户界面，达到了预期的目的，填补了国内运用人工神经网络的方法建立土壤施肥模型方面的空白，为土壤施肥模型的创建探索出一条新的途径，具有广阔的应用开发前景。 本项目主要取得的研究成果： 1、选择地处兰州、武威、景泰的三个试验点，采集三点的土壤肥力、产量、施肥量等数据，采用BP网络模型，建立了地的小麦、玉米土壤施肥模型，探索出一条人工神经网络应用于农业建模的途径和方法。在研究过程中，通过对各种网络模型的比较，选择采用三层结构（输入层、隐含层、输出层）的BP网络根据土壤施肥模型的特点，加上对数据样本的参考，把产量及土壤肥力因素作为输入矢量：输出节点为2个，分别为氮肥和磷肥的用量。分析了每种激活函数的优：劣，选择S型函数TANSIG（）为输入和隐含层激活函数，输出层采用线性激活函数。通过对不同神经元数进行对比训练，最后确定在隐含层采用8个神经元网络模型。采用函数nwlog.mI和nwtan.m来初始化隐含层权值W1和B1，后面层的初始值仍然采用随机取数。设置网络训练函数为弹性训练算法（TRAINRP（）），学习函数为附加动量法（LEARNGDM（））；学习速率1r取值0.01-0.5之间。为了避免误差落入的是误差曲面的局部最小值，并显示各种不同算法的优劣性，我们确定最大训练次数为2000次，并固定目标函数误差（均方误差）errgoal=0.01，最大循环次数max_epoch=2000。通过多次网络训练，得到各试验点预期施肥模型。 2、利用Mablab6.5语言设计了应用程序和图形用户界面。 3、通过本项目的实践得出：神经网络模拟生物神经网络学习外部事物的特征，只有较强的智能识别能力。采用神经网络建立的土壤施肥模型，具有较好的学习精度，是传统的回归方法无法比拟的。将神经网络应用于建立土壤施肥模型，使农作物生产所需施肥量预算迈向智能化和控制化。该方法具有广阔的应用前景。 本项目研究的创新点： 1、在国内首次利用人工神经网络的方法，并采用科学计算和工程设计语言Matlab，建立了两种作物（小麦、玉米）三个点的土壤施肥模型。过去对这样的问题，多是运用回归设计的方法进行研究。例如回归的正交设计方法、回归的旋转设计方法等。回归设计是一种相当严密的定量统计分析方法，再建模过程中，不仅要求实施严格的实验处理点，而且，各处理点的数据都必须齐全、完整，实验过程无误。而使用人工神经网络进行建模，则不需要设计任何数学模型，只需选择一定量的样本数据进行网络训练，并且可以实现多对多的映射关系。 2、通过大量探索与训练，对网络训练方法进行丁改进。在网络训练之初，我们采用原始的输入量进行网络训练，但训练速度非常慢，几经分析，估计是输入量落在神经网络激活函数梯度零值附近，从而导致算法中的梯度幅值非常小，训练速度非常慢，针对训练中出现的这种情况，对输入数据进行了初始化处理，避免加权后的输入数据落在S型激活函数的饱和区。 3、在网络学习算法设计上进行了改进。采用附加动量法，使网络在修正其权值时，不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响。

  • 相关文献

[1]利用神经网络建立土壤施肥模型的应用研究. 滕青芳,秦春林,党建武. 2002

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