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[1]钱晔,孙吉红,李晓曙,等.基于GRNN算法的白芨产量智能预测模型[J].江苏农业科学,2021,49(9):190-194.
　Qian Ye,et al.Study on intelligent forecast model of Bletilla striata yield based on GRNN algorithm[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(9):190-194.
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基于GRNN算法的白芨产量智能预测模型(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第9期
页码:
190-194
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-05-05

文章信息/Info

Title:
Study on intelligent forecast model of Bletilla striata yield based on GRNN algorithm
作者:
钱晔1; 2;  孙吉红3;  李晓曙3;  徐敏3;  刘庭4;  姜微微5
1.云南农业大学大数据学院(信息工程学院)，云南昆明 650201； 2.云南省农业大数据工程技术研究中心，云南昆明 650201；3.云南省科学技术院，云南昆明 650051； 4.云南大学，云南昆明 650021； 5.云南农业大学理学院，云南昆明 650201
Author(s):
Qian Ye; et al
关键词:
白芨; 智能; 预测; GRNN算法; 产量
Keywords:
-
分类号:
S126
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
为确保白芨种植户(企业)获得最大的经济效益，科研人员取得精确的数据进行科学研究。首先，收集白芨种植过程中，浇水量、施肥量、喷洒农药量以及对应的单位面积产量等数据，构建基于广义回归神经网络(general regression neural network，简称GRNN)算法的智能预测模型对特定种植条件下白芨的产量进行预测，得到不同种植环境下白芨的不同产量数据；然后，将这些数据输入信息系统中，为用户提供数据，以便于在最适合的条件下种植白芨。试验结果表明，GRNN在小样本构建智能预测模型时能够取得较好的预测效果。因此，在白芨种植过程中，当测试数据、输入数据不断增大的同时，采用该模型能够为种植户(企业)提高更精准的种植信息，最大化地提高产量，增加经济效益；为科研人员提供准确的数据确保研究成果的真实性。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-07-22
基金项目：云南省重大科技专项(编号：2017AB005、2018ZI001)。
作者简介：钱晔(1984—)，女，安徽巢湖人，博士，副教授，主要从事软件工程形式化方法、人工智能研究。E-mail：sjh918a@163.com。
通信作者：孙吉红，硕士，助理研究员，主要从事农业信息化技术、人工智能研究。E-mail：81972331@qq.com。
更新日期/Last Update: 2021-05-05