利用神经网络预测小麦条锈病：BP与RBF的比较

"人工神经网络在小麦条锈病预测中的应用，刘荣英，马占鸿，通过分析病情气象资料，使用BP和RBF神经网络进行预测，结果显示RBF网络在预测效果上优于BP网络。" 本文探讨了人工神经网络在小麦条锈病预测中的应用，作者刘荣英和马占鸿来自中国农业大学植物病理系。他们利用1976年至2001年甘肃天水地区的病情气象数据，采用逐步回归方法确定了影响小麦条锈病流行的关键因素，并将这些因子作为BP（反向传播）和RBF（径向基函数）神经网络的输入。 首先，研究者利用1976年至2000年的数据训练神经网络模型，然后用2001年的数据进行测试。对于训练数据，BP网络的平均相对误差为0.3875%，而RBF网络的误差仅为0.0026%，显示出RBF网络在拟合训练数据方面具有更高精度。然而，当测试数据集被用来评估模型时，BP网络的相对误差达到7.9529%，RBF网络的误差为3.5709%，这表明尽管RBF网络在训练阶段表现更优，但在未知数据的预测上仍然存在一定的误差，但总体优于BP网络。 小麦条锈病（Pucciniastriiformiswestendf.sp.Eriks）是中国小麦生产中的重要病害。病菌的生存与气候条件密切相关，甘肃天水地区的特殊地理和气候条件使得病菌可以完成周年循环，导致此区域成为病害的常发区和新小种的策源地。传统的预测方法包括特尔菲法、时间序列模型和相关回归模型，而神经网络模型，尤其是BP网络，近年来在预测预报中得到了应用。 人工神经网络作为一种强大的非线性问题解决工具，模仿人脑功能，具备自组织、自学习和自适应等特性，能够处理复杂的数据关系。在本研究中，RBF网络因其较好的逼近能力、分类能力和学习速度，被证实更适合于小麦条锈病的预测。这一发现对提升病害预测的准确性，及时采取防治措施，减轻对小麦生产的影响具有重要意义。未来的研究可能进一步优化神经网络模型，提高预测精度，为农业病害管理提供更加科学的决策支持。