水稻纹枯病病害程度预测,输入数据为降水量、干球温度、相对湿度,风速,输出数据为水稻纹枯病程度,该模型帮助解决了水稻纹枯病预测和与气象因素的关系建模的问题。
水稻枯纹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枯纹病的病害情况及水稻枯纹病的发病规律。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枯纹病的病害情况。该模型通过输入当天干球温度、相对湿度、风速及降水量，来输出预测的未来病害程度。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
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监测日期 |
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预测病情 |
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地点 |
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备注 |
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StationNum |
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| fieldName | exampleValue |
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| 监测日期 | 2014年7月21日-25日 |
| 预测病情 | 8.26% |
| 地点 | 天目山九里、板桥花戏、锦北新联 |
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