【摘 要】
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运用人工神经网络的原理和方法,选取与马尾松毛虫发生量相关关系密切的8个气象因子作为样本的输入特征,建立马尾松毛虫有虫面积与气象因子的BP网络模型,结果表明:所建立的BP
【机 构】
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浙江省仙居县气象局,浙江省仙居县林业局
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运用人工神经网络的原理和方法,选取与马尾松毛虫发生量相关关系密切的8个气象因子作为样本的输入特征,建立马尾松毛虫有虫面积与气象因子的BP网络模型,结果表明:所建立的BP模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度.当隐含层神经元个数为15个,输入因子数为8个时,18组有虫面积的平均拟合精度为100%,相关系数为1.0000,2组预留有虫面积的平均预测精度为96.85%,预测准确率为100%.
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