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基于粗糙集理论和BP神经网络的大豆产量预测

王凤花  张淑娟  张海红  赵华民  赵聪慧  
【摘要】:提出了田间信息处理的新方法,以一块大豆田为研究区,在大豆的开花期利用DGPS接收机定位,按7m×7m设置网格,共取54个采样点。采用农田信息采集仪测定土壤属性信息:包括土壤含水量、土壤压实度、土壤温度、土壤pH值和土壤电导率;并在大豆收获前一天测定大豆的产量属性,包括株距、行距、株粒数、株荚数、百粒重、产量。利用粗糙集理论和神经网络相结合,建立基于土壤信息的大豆产量预测模型。研究结果表明,该方法有效地减少了BP神经网络的训练时间,提高了网络的收敛性,且建立的大豆产量神经网络模型的预测精度达到了83%,满足精细农业的要求。

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