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Position: Home > Articles > Research on the Prediction of Peach Disease and Pest Occurrence Based on Fuzzy Control and RBF Neural Networks Hubei Agricultural Sciences 2013,52 (2) 212-215

基于模糊控制与RBF神经网络的桃树病虫害发生预测

作  者：
翟云飞;孔蕊;胡雪莹;任振辉
单  位：
河北农业大学机电工程学院
关键词：
桃树;病虫害预测;径向基函数(RBF)神经网络;模糊控制;MATLAB仿真
摘  要：
将模糊控制引入到径向基函数(RBF)神经网络中,采用模糊控制与RBF神经网络相结合的方式建立预测模型,对河北顺平地区种植的桃树进行病虫害发生预测。仿真结果表明,该预测模型相对误差小,并解决了人工神经网络缺乏处理不确定性和模糊信息能力的缺点,预测预报及时、准确。
译  名：
Research on the Prediction of Peach Disease and Pest Occurrence Based on Fuzzy Control and RBF Neural Networks
作  者：
ZHAI Yun-fei,KONG Rui,HU Xue-ying,REN Zhen-hui(College of Mechanical and Electrical Engineering,Agriculture University of Hebei,Baoding 071001,Hebei,China)
关键词：
peach;prediction of disease and pest occurrence;radial basis function(RBF) neural networks;fuzzy control;;MATLAB simulation
摘  要：
Fuzzy control was introduced to the radial basis function(RBF) neural network to build prediction model by the combination of fuzzy control and RBF neural network and predict the insect and pest occurrence of peach planted in Shunping district in Hebei province.The simulation results showed that the prediction model had small relative error,and had the ability of dealing with uncertain or fuzzy information which the artificial neural network could not.The prediction and broadcast was timely and accurate.

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