植物病虫害预测：BP神经网络在小麦条锈病预测中的应用

"这篇论文是关于使用BP神经网络技术建立植物病虫害预测系统的科研成果，作者通过Delphi 3.0开发工具构建了该系统，并以陕西汉中地区的小麦条锈病预测为例，展示了系统的高效预测能力。" 文章详细介绍了BP神经网络的基本原理及其在植物病虫害预测中的应用。BP神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈网络，由Werbos在1974年提出，后来经Rumelhart等人进一步发展。这种网络的学习过程包括正向传播和反向传播两个阶段，能够处理复杂的非线性关系，适应性强，适用于各种预测任务。 在预测系统制作过程中，作者利用历史病情数据（如陕西汉中地区1974年至1998年的小麦条锈病资料）以及相应的气象资料，训练BP神经网络模型。通过调整网络结构（包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量）和学习参数，使网络能够学习并掌握病虫害发生的规律。然后，将训练好的模型用于未来病情的预测。 论文提到，传统的植物病虫害预测方法包括统计模型法、类推法、专家评估法和系统模拟模型等，但这些方法可能受限于特定条件或预测精度。相比之下，人工神经网络，尤其是BP神经网络，由于其强大的非线性建模能力和自适应性，在植物病虫害预测方面展现出更高的准确性和实用性。 实际应用结果显示，该系统预测的小麦条锈病流行程度与实际发生情况高度吻合，验证了BP神经网络预测系统在植物病虫害预测领域的有效性。这不仅为农业病虫害防治提供了科学依据，也为未来的预测模型开发和农业信息化管理提供了新的思路和技术支持。 这篇论文揭示了BP神经网络在植物保护领域的潜在价值，尤其是对于复杂病虫害预测问题的解决，为农业科研和实践工作提供了有力的工具。通过深入理解和应用这样的预测系统，可以更准确地预测病虫害的发生，从而提高农作物的产量和质量，保障粮食安全。