農(nóng)作物病害非線性測(cè)報(bào)方法研究.pdf

1、農(nóng)作物病害嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，是我國(guó)農(nóng)業(yè)的主要災(zāi)害之一。目前，對(duì)于農(nóng)作物病害預(yù)測(cè)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(gè)非常復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，采用一般的線性方法對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的預(yù)測(cè)模型精度往往不是很高，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的產(chǎn)量。同時(shí)，人們對(duì)糧食的質(zhì)量安全問題也越來越重視，目前，對(duì)農(nóng)作物病害的防治仍然以農(nóng)藥為主；若可以相對(duì)準(zhǔn)確地對(duì)農(nóng)作物病害的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)，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(xué)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(yù)測(cè)模型對(duì)于提高農(nóng)作物病害預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性具有重要意義。
　　 本文以安徽省績(jī)溪縣水稻稻瘟病為研究對(duì)象，首先對(duì)水稻稻瘟病的發(fā)病原因和研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。由于稻瘟病的發(fā)生率具有不確定性、多輸入、復(fù)雜等非線性的特征，故選用兩種非線性方法對(duì)其的發(fā)生進(jìn)行了分析預(yù)測(cè)。因?yàn)槠钚《嘶貧w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(gè)數(shù)大于樣本點(diǎn)個(gè)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(yù)報(bào)因子，然后進(jìn)行回歸建模。最后，利用MATLAB進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)算法，所得到的模型精度基本滿意，能夠有效地進(jìn)行水稻稻瘟病的預(yù)測(cè)。
　　 第二采用混沌理論，利用MATLAB混沌時(shí)間序列公具箱，對(duì)績(jī)溪縣水稻稻瘟病病穗率時(shí)間序列進(jìn)行混沌特征分析。首先對(duì)相空間進(jìn)行重構(gòu)，并求得相空間重構(gòu)的最佳延遲時(shí)間和嵌入維數(shù)，再進(jìn)行混沌特性判別，構(gòu)

4、建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文選用自相關(guān)函數(shù)法以及互信息量法求延時(shí)時(shí)間，Cao氏方法計(jì)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(jì)算得到最大Lyapunov指數(shù)是大于0的，故證明該時(shí)間序列是混沌的。最后，建立混沌-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，短時(shí)間序列的混沌預(yù)測(cè)方法在較短步長(zhǎng)上的預(yù)測(cè)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?cè)谵r(nóng)作物病害預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用文獻(xiàn)都非常少見，可以說，在我國(guó)農(nóng)作物病害研究方面仍尚處