人工神经网络模型在水稻群体分蘖动态模拟中外推能力的测试

Testing the generalization of artificial neural networks in predicting rice tillering dynamics

二维码有效期 120s

摘要研究利用人工神经网络模型,以水稻群体分蘖动态为例,采用交互验证和独立验证的方式,对水稻生长BP网络模型进行了训练与模拟,其结果与水稻群体分蘖的积温统计模型、基本动力学模型和复合分蘖模型进行了比较.研究结果表明,神经网络模型具有一定的外推能力,但其外推能力依赖于大量的训练样本.神经网络模型具有较好的拟合能力,是因为有较多的模型参数,因此对神经网络模型的训练需要大量的参数来保证其参数不致过度吻合.具有外推能力神经网络模型的最少训练样本数应大于6.75倍于神经网络参数数目,小于13.5倍于神经网络参数数目.因此在应用神经网络模型时,如果神经网络模型包括较多的输入变量时,可考虑采用主成分分析、对应分析等技术对输入变量进行信息综合,相应地减少网络模型的参数.另一方面,当训练样本不足时,最好只用神经网络模型对同一系统的情况进行模拟,应谨慎使用神经网络模型进行外推.神经网络模型给作物模拟研究的科学工作者提供了一个"傻瓜"式工具,对数学建模不熟悉的农业研究人员,人工神经网络可以替代数学建模进行仿真实验;对于精通数学建模的研究人员来说,它至少是一种补充和可作为比较的非线性数据处理方法.