基于GRNN算法的白芨产量智能预测模型

来源：江苏农业科学杂志2021年第第9期北京时间：

作者：钱晔; 孙吉红; 李晓曙; 徐敏; 刘庭; 姜微微

单位：1.云南农业大学大数据学院(信息工程学院)，云南昆明 650201； 2.云南省农业大数据工程技术研究中心，云南昆明 650201；3.云南省科学技术院，云南昆明 650051； 4.云南大学，云南昆明 650021； 5.云南农业大学理学院，云南昆明 650201

摘要：为确保白芨种植户(企业)获得最大的经济效益，科研人员取得精确的数据进行科学研究。首先，收集白芨种植过程中，浇水量、施肥量、喷洒农药量以及对应的单位面积产量等数据，构建基于广义回归神经网络(general regression neural network，简称GRNN)算法的智能预测模型对特定种植条件下白芨的产量进行预测，得到不同种植环境下白芨的不同产量数据；然后，将这些数据输入信息系统中，为用户提供数据，以便于在最适合的条件下种植白芨。试验结果表明，GRNN在小样本构建智能预测模型时能够取得较好的预测效果。因此，在白芨种植过程中，当测试数据、输入数据不断增大的同时，采用该模型能够为种植户(企业)提高更精准的种植信息，最大化地提高产量，增加经济效益；为科研人员提供准确的数据确保研究成果的真实性。

关键词：白芨;智能;预测;GRNN算法;产量