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为改进受多变量、时变和不确定因素影响的作物虫情预测的效率和准确性．以重庆市永川区为研究区域，将1996--2004年的气象和虫害数据分为独立的训练和检验数据集．以研究集成GASA混合学习策略的BP神经网络应用于水稻虫情预测中的可行性。与广泛应用的时间序列分析法和传统BP神经网络相比，集成混合学习策略的BP神经网络预测精度和拟合性能都有了很大提高．因而具有较好的应用前景。