预测水稻螟虫发生趋势的径向基函数人工神经网络模型及其与BP网络的比较

文章采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的平均气温、最低气温、日照时间和降雨量,建立了预测虫害发生程度的RBF神经网络预测系统。系统通过实例证实了预测的准确性,并且与常用的BP网络进行了比较。RBF网络和BP网络通过对训练样本的仿真,可明显看出RBF网络比BP网络更为精确。通过程序记时显示RBF网络用时1.2030s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有很好的实用价值。