【摘 要】
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小麦条锈病的发病预测对防病措施具有重要的指导意义。以大气环流特征量与小麦条锈病发生面积率的关系为基础，采用相关分析法筛选了主要环流特征因子，进而利用主成分分析提取预测因素。在此基础上，进行小麦条锈病发病面积率的逐步回归，误差反向传播BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络预测。结果表明遗传算法优化后的BP神经网络收敛速度加快，且预测精度比未优化的BP神经网络及逐步回归两种模型分别提高了3.4[％
【机 构】
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南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044 南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044
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小麦条锈病的发病预测对防病措施具有重要的指导意义。以大气环流特征量与小麦条锈病发生面积率的关系为基础，采用相关分析法筛选了主要环流特征因子，进而利用主成分分析提取预测因素。在此基础上，进行小麦条锈病发病面积率的逐步回归，误差反向传播BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络预测。结果表明遗传算法优化后的BP神经网络收敛速度加快，且预测精度比未优化的BP神经网络及逐步回归两种模型分别提高了3.4[％]和10.1[％]。
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