水稻稻曲病病害程度预测,输入为降水量、干球温度、相对湿度,风速,输出为水稻稻曲病病害程度预测,该模型帮助解决了水稻稻曲病病害程度预测和与气象因素的关系建模的问题。
水稻稻曲病与气象因素的关系模型，首先通过查阅大量文献和对接专家经验获取水稻稻曲病的病害情况及水稻稻曲病的发病规律。模型通过BP神经网络算法，使用历史测报的病害数据及对应的气象数据，可以预测未来的水稻稻曲病的病害情况。该模型通过输入当天风速、相对湿度、干球温度及降水量，来输出预测的未来的病害程度。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
测报期数 |
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序号 |
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预测预计情况 |
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StationNum |
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ObservTimes |
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| fieldName | exampleValue |
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| 测报期数 | 20170802杭州临安第12期(水稻） |
| 序号 | 1 |
| 预测预计情况 | 由于甬优系列等抗性差的品种面积较大，如单季稻抽穗扬花期遇连续阴雨天气，将十分有利 |
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