基于气象因子的“清江源”烟区烤烟烟碱含量预测模型研究

作者：刘军; 陈正洪^*; 刘阳; 李京成; 邓平壤

来源：气象与环境科学, 2023, 46(06): 32-38.

DOI：10.16765/j.cnki.1673-7148.2023.06.005

• 清江源
• 烟碱含量
• 预测模型
• GA-BP神经网络
• 评估

为了建立准确率高、稳定性好的“清江源”烟区烤烟烟碱含量预测模型，通过分析2007—2021年“清江源”烟区烤烟烟碱含量与大田期气象因子的关系，建立了以线性方程为基础的两种机理算法模型和以BP神经网络为基础的三种智能算法模型，采用泰勒图和rand函数对预测模型性能进行评估。结果表明：成熟期气温日较差是影响“清江源”烟区烤烟烟碱含量的最主要气象因子，成熟期气温日较差大，制造碳水化合物较多，从而抑制了烟碱的合成；三种智能算法模型比两种机理算法模型预测效果好，BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型得出的预测值与实际值的相关系数分别为0.920、0.932,均方根误差分别为0.134、0.113,可用于“清江源”烟区烤烟烟碱含量预测；GA-BP神经网络模型通过GA算法优化了BP神经网络的参数，使预测效果和稳定性都有一定的提高。

• 单位
  湖北省气象服务中心; 湖北省烟草公司恩施州公司