变焦遗传算法优化RBF神经网络在稻瘟病预测中的应用

针对水稻稻瘟病的非线性特性,利用改进后的变焦遗传算法(ZGA)来优化RBF神经网络连接隐层节点的权值和阈值。它综合了变焦遗传算法的收敛速度快、精度高和RBF神经网络逼近精度高、学习速率快等特点建立系统预测模型。经过对2002—2011年间水稻稻瘟病的预测分析,得出此方案的预测精度高达96.57%,验证了其预测模型的有效性。