准确预测玉米病害是科学防治的前提,因此建立准确且稳定的预测模型,对于防治玉米病害、减少农作物经济损失具有重要意义。由于传统神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最小化等问题,利用贝叶斯算法改进传统BP神经网络,即贝叶斯神经网络,结合吉林省部分地区的玉米病害数据,构建玉米病害预警模型。试验结果表明:贝叶斯神经网络玉米病害模型对玉米病害预测的准确率达到94.04%,相较传统BP神经网络模型准确率提高了5.49%,可得到更好的预警效果,对于玉米病害的防治起到指导性的作用。
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