QPSO优化BP神经网络预测烟蚜发生量模型

"这篇论文是2013年发表在《云南农业大学学报》上的科研成果，主要探讨了使用QPSO（量子粒子群优化）算法优化BP神经网络来预测烟蚜的发生量。通过建立的预测模型，研究人员利用2003年至2006年的历史数据对2007至2009年的烟蚜发生量进行了预测，预测精度高达99.35%，并展示了模型的高效性、稳定性和可行性。" 本文是自然科学领域的论文，涉及的内容包括但不限于以下几个知识点： 1. **BP神经网络**：BP（Back Propagation）神经网络是一种基于梯度下降的监督学习算法，常用于非线性建模和预测任务。在本研究中，BP网络被用来构建烟蚜发生量的预测模型。 2. **QPSO算法**：量子粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization，QPSO）是一种全局优化算法，源于经典粒子群优化（PSO），通过模拟量子力学中的行为来改进搜索性能，提高了BP网络中权重和阈值的优化效率。 3. **模型建立与优化**：研究人员将QPSO应用于BP网络，以寻找最优的连接权重和阈值，这有助于提高预测模型的准确性和收敛速度。 4. **历史数据分析**：使用云南省玉溪市红塔区2003年至2006年的烟蚜发生量数据作为训练样本，这些数据对于模型的构建和验证至关重要。 5. **预测性能评估**：预测精度达到99.35%，最小完成时间30秒，平均完成时间34.5秒，运行次数19次，这些指标表明模型具有较高的预测效率和稳定性。 6. **应用价值**：该模型的预测效果优于其他模型，证明了其在烟蚜防治工作中的实用性和有效性，可以为烟草病虫害的预防提供科学依据。 7. **研究背景**：烟蚜是烟草生产中的重要病虫害，对烟叶产量和质量有严重影响，因此对其发生量的准确预测有助于实施有效的防治策略。 8. **科研项目支持**：该研究得到了中烟公司的多个科技计划项目的资助，显示了其在烟草行业中的实际应用价值。 9. **作者贡献**：论文作者邱靖、杨毅等人分别在人工智能和计算智能领域有所研究，他们的工作为烟蚜预测模型的建立和优化提供了专业知识和技术支持。 通过以上分析，我们可以看出这篇论文在利用现代计算技术解决农业病虫害预测问题上具有显著的创新性和实用性，对实际的农业生产管理和病虫害防治具有指导意义。