基于粗糙集理论和BP神经网络的大豆产量预测

摘要

提出了田间信息处理的新方法，以一块大豆田为研究区，在大豆的开花期利用DGPS 接收机定位，按7m×7m 设置网格，共取54 个采样点。采用农田信息采集仪测定土壤属性信息：包括土壤含水量、土壤压实度、土壤温度、土壤pH 值和土壤电导率；并在大豆收获前一天测定大豆的产量属性，包括株距、行距、株粒数、株荚数、百粒重、产量。利用粗糙集理论和神经网络相结合，建立基于土壤信息的大豆产量预测模型。研究结果表明，该方法有效地减少了BP 神经网络的训练时间，提高了网络的收敛性，且建立的大豆产量神经网络模型的预测精度达到了83%，满足精细农业的要求。