農(nóng)作物病害非線性測報方法研究.pdf

1、農(nóng)作物病害嚴重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，是我國農(nóng)業(yè)的主要災害之一。目前，對于農(nóng)作物病害預測通常采用的方法是線性方法；但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系是一個非常復雜的非線性系統(tǒng)，采用一般的線性方法對其進行預測，得到的預測模型精度往往不是很高，嚴重影響了農(nóng)作物的產(chǎn)量。同時，人們對糧食的質(zhì)量安全問題也越來越重視，目前，對農(nóng)作物病害的防治仍然以農(nóng)藥為主；若可以相對準確地對農(nóng)作物病害的發(fā)生進行預測，就能夠降低農(nóng)藥的使用量，減少農(nóng)業(yè)殘留物，從而提高農(nóng)作物的品質(zhì)。近年來，隨著非

2、線性科學的不斷發(fā)展，涌現(xiàn)出了許多的非線性方法，非線性方法能夠更好地揭示農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的非線性本質(zhì)和規(guī)律，通過其建立的預測模型對于提高農(nóng)作物病害預測的準確性具有重要意義。
　　 本文以安徽省績溪縣水稻稻瘟病為研究對象，首先對水稻稻瘟病的發(fā)病原因和研究現(xiàn)狀進行了分析。由于稻瘟病的發(fā)生率具有不確定性、多輸入、復雜等非線性的特征，故選用兩種非線性方法對其的發(fā)生進行了分析預測。因為偏最小二乘回歸方法不僅能夠適用于變量間存在多重相關(guān)性的情況，而且

3、可用于自變量個數(shù)大于樣本點個數(shù)的情況，故第一種方法選用了偏最小二乘回歸方法。根據(jù)水稻稻瘟病的主要致病因素選取預報因子，然后進行回歸建模。最后，利用MATLAB進行編程實現(xiàn)算法，所得到的模型精度基本滿意，能夠有效地進行水稻稻瘟病的預測。
　　 第二采用混沌理論，利用MATLAB混沌時間序列公具箱，對績溪縣水稻稻瘟病病穗率時間序列進行混沌特征分析。首先對相空間進行重構(gòu)，并求得相空間重構(gòu)的最佳延遲時間和嵌入維數(shù)，再進行混沌特性判別，構(gòu)

4、建模型進行預測。本文選用自相關(guān)函數(shù)法以及互信息量法求延時時間，Cao氏方法計算嵌入維數(shù)。采用定量的方法即小數(shù)據(jù)量法判別混沌特性，計算得到最大Lyapunov指數(shù)是大于0的，故證明該時間序列是混沌的。最后，建立混沌-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型。結(jié)果表明，短時間序列的混沌預測方法在較短步長上的預測精度是滿意的。
　　 本文所選用的兩種非線性方法，至今關(guān)于它們在農(nóng)作物病害預測方面的應用文獻都非常少見，可以說，在我國農(nóng)作物病害研究方面仍尚處