【摘 要】
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农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统.神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性.传统的BP网络在训练时易陷入局部极
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农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统.神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性.传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法（简称L-M算法）能克服其缺点.在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值.
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