自然资源学报 ›› 2000, Vol. 15 ›› Issue (3): 270-274.doi: 10.11849/zrzyxb.2000.03.014

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基于遗传算法与人工神经网络相结合的玉米估产研究

李哲, 张军涛   

  1. 中国科学院地理研究所,北京100101
  • 收稿日期:1999-11-23 修回日期:2000-03-27 出版日期:2000-09-25 发布日期:2000-09-25
  • 作者简介:李哲(1973-),男,吉林公主岭人,理学硕士,研究方向为生态地理区域系统、环境冲突及区域可持 续发展等。
  • 基金资助:

    国家自然科学基金重点项目,(49731020)资助

Prediction model of maize yield estimation based on the com-bination of genetic algorithm and artificial neural network

LI Zhe, ZHANG Juntao   

  1. Institute of Geography,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100101,China
  • Received:1999-11-23 Revised:2000-03-27 Online:2000-09-25 Published:2000-09-25

摘要: 在遗传算法 (GeneticAlgorithm )与误差反传 (BackPropagation)网络结构模型相结合的基础上 ,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法 ,并对吉林省梨树县的玉米进行了估产研究 ,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经检验 ,计算值与实际值接近 ,并优于灰色理论模型 ,具有良好的预测效果 ,从而为农作物估产提供了新方法

关键词: 作物估产, 遗传算法, 神经网络

Abstract: On the basis of the combination of Genetic Algorithm and BP Neural Network,the estimation of maize yield in Lishu County,Jilin Province was predicted in this paper.The new method was compared with BP Neural Network and Gray Model Theory as well.The results indicate that the prediction values approximate to the real maize yield and are more accurate than BP network and gray model theory.

Key words: estimation of crop yield, genetic algorithm, neural network