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利用马尔可夫链方法测报马尾松毛虫发生级别 总被引：6，自引：0，他引：6
贾春生 《东北林业大学学报》2006,34(5):16-16,22
根据广东郁南1975—2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003—2005年的马尾松毛虫发生级别进行了预测,并对1990—2002年的发生级别进行了回测,历史符合率为92.31%。 相似文献
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[目的]为控制马尾松毛虫的危害提供理论依据。[方法]以1983年9月～1989年9月浙江省仙居县虫情调查资料和气象资料为研究对象,考察各调查点马尾松毛虫有虫面积随气象因子及时间、空间的动态变化,建立马尾松毛虫发生量的时空回归预测模型,并用所建立模型对1989年3代马尾松毛虫有虫面积进行预报检验。[结果]共建立了1个线性、8个非线性马尾松毛虫发生量时空回归预测模型。1989年3代马尾松毛虫实际危害村数及有虫面积分别为141、143、138村和4533．1、4181．3、5166．0hm^2,9个模型预报的3代马尾松毛虫的发生村数均为193村,线性模型预报的3代马尾松毛虫的发生面积分别为3978．5、4159．5、3427．5hm^2,非线性模型预报的各测报点3代马尾松毛虫的发生面积分别与实际最大相差71．6868、99．8359、119．9478hm^2。[结论]所建立模型对马尾松毛虫有虫面积的预报准确率均为66．7％。 相似文献
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马尔可夫链在马尾松毛虫发生程度预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
根据广东梅州1975～2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003～2005年的马尾松毛虫发生程度进行预测,并对1993～2002年的发生程度进行回测,历史符合率为85%。该方法简便易行,为马尾松毛虫发生程度的长期预测提供了一条新途径。 相似文献
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基于机器学习的马尾松毛虫发生面积预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高马尾松毛虫预测预报的准确性,分别采用随机森林、支持向量机和深度学习3种机器学习模型,应用气象因子预测马尾松毛虫发生面积,并将模型预测结果与实际发生面积进行比较。结果表明:3个机器学习模型的拟合效果均优于多元线性模型,其中深度学习对马尾松毛虫发生面积的预测最为稳健,拟合决定系数(R~2)和预测准确率(PA)最高(R~2=0.9901,PA=99.27%),均方根误差(RSME)最低(RSME=0.1711);支持向量机模型预测效果也较好(R~2=0.9617,RSME=0.3275,PA=92.13%)。深度学习可用于马尾松毛虫发生面积与气象因子非线性模型的构建。 相似文献
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[目的]明确南平市延平区马尾松毛虫(Dendrolimus punctatus)的发生趋势,为当地应用白僵菌防治马尾松毛虫提供参考.[方法]调查近10年延平区马尾松毛虫的发生面积与发生程度,总结当地马尾松毛虫的发生特点;采用不同剂型球孢白僵菌(Beauveria bassiana)对马尾松毛虫越冬幼虫进行了室内致病力测... 相似文献
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《江西农业学报》2022,(5)
为了提高马尾松毛虫预测预报的准确性,分别采用随机森林、支持向量机和深度学习3种机器学习模型,应用气象因子预测马尾松毛虫发生面积,并将模型预测结果与实际发生面积进行比较。结果表明:3个机器学习模型的拟合效果均优于多元线性模型,其中深度学习对马尾松毛虫发生面积的预测最为稳健,拟合决定系数(R2)和预测准确率(PA)最高(R2)和预测准确率(PA)最高(R2=0.9901,PA=99.27%),均方根误差(RSME)最低(RSME=0.1711);支持向量机模型预测效果也较好(R2=0.9901,PA=99.27%),均方根误差(RSME)最低(RSME=0.1711);支持向量机模型预测效果也较好(R2=0.9617,RSME=0.3275,PA=92.13%)。深度学习可用于马尾松毛虫发生面积与气象因子非线性模型的构建。 相似文献
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基于ARIMA和DSVM组合模型的松毛虫发生面积预测 总被引：2，自引：0，他引：2
向昌盛 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2010,36(4):430-433
提出一种基于ARIMA和动态ε支持向量机(ε-DSVM)的组合预测模型(ARIMA-ε-DSVM),预测松毛虫发生面积.先采用ARIMA模型进行时间序列线性趋势建模,为非线性部分确定输入阶数,根据确定的输入阶数进行时间序列样本重构,再采用ε-DSVM模型进行时间序列非线性特征建模,将这两模型预测值相加得到组合模型预测值.对辽宁省朝阳市松毛虫时间序列进行仿真试验,结果表明,ARIMA-ε-DSVM模型预测精确度比单一模型ARIMA和SVM及简单组合模型ARIMA-SVM要高,ARIMA-ε-DSVM模型大幅度改善预测效果,显著地减少预测误差,泛化能力强. 相似文献
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马尾松毛虫大发生灰色灾变趋势测报方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索松毛虫危害森林资源灾变规律,依据瑞金市2001～2007年大发生面积的时间数据序列,尝试应用灰色系统理论及其GM（1,1）模型,对马尾松毛虫大发生的灾变趋势,建立预测模型,进行灾变长期趋势预测。 相似文献
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[目的]预测云南松毛虫的发生及危害程度,控制灾害。[方法]分析1983年以来丽水山区云南松毛虫大暴发的周期规律,研究虫害的发生发展与气象因子的关系,建立了松毛虫发生面积预测回归方程。[结果]丽水山区云南松毛虫的暴发间隔时间逐年缩短,暴发持续时间为2年,与上年虫口基数大有关系。云南松毛虫的发生与年日照时数、12月最高温度存在显著正相关关系,与年雨日存在显著负相关关系,与1月日照时数存在极显著的正相关关系,与12、月的最低气温无显著相关。用建立的回归方程对2001~2006年的受灾等级进行拟报,发现结果与实际比较一致。[结论]云南松毛虫的发生发展与年雨日、年日照及1月日照、12月最高气温有很大的关系,建立的回归方程的预报效果较佳。 相似文献
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马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高马尾松毛虫幼虫发生严重程度的预测精度,寻求简便准确的预测方法,采用时间平稳序列法、回归预测法、马尔科夫链法、BP神经网络法和列联表多因子多级相关分析法对安徽省潜山县1983—2014年的马尾松毛虫越冬代、一代和二代幼虫发生的严重程度进行预测,研究历史符合率,并用2015年和2016年的实际发生情况验证。结果表明,平稳时间序列法,列联表多因子多级相关分析法计算简便,预测结果准确;BP神经网络法和马尔科夫链法预测结果非常准确。回归模型中以当代卵盛期卵量预测当代幼虫发生严重程度的一元回归模型的预测结果准确性高,其余一元回归模型预测结果稍差,多元回归模型和逐步回归模型优于一元回归模型。BP神经网络模型是一种理想的预测模型。 相似文献
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[目的]探讨3种生物农药对平阳马尾松毛虫(Dendrolimus punctatus)的防治效果,为有效预防和遏制马尾松毛虫的危害提供参考。[方法]采用饲喂法测定了苏云金杆菌、阿维菌素、0.3%阿维菌素和100亿活芽孢/g苏云金杆菌(林得保)3种生物农药对马尾松毛虫5龄幼虫的室内毒力,并考察了林得保对该虫的林间防治效果。[结果]林得保室内毒力LC50值仅为18.25 mg/L,林间将其与轻质碳酸钙以1∶10、1∶15、1∶20、1∶25配制浓度喷粉防治马尾松毛虫的效果均达80%以上,其中1∶10、1∶15配制浓度的防治效果最好。[结论]林得保粉剂1∶15配制浓度防治马尾松毛虫第1代5龄幼虫既经济又有效,适合林间大面积防治马尾松毛虫。 相似文献
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基于响应面方法的马尾松毛虫发生量混沌特性检测及其预测 总被引：2，自引：0，他引：2
以非线性动力学为基础,通过响应面方法建立马尾松毛虫有虫面积序列密度依赖离散世代的非线性模型.结果表明:用响应面方法检测的马尾松毛虫有虫面积序列具有混沌特征,马尾松毛虫世代间有虫面积动态为2级相关,可以用前1代及前2代的有虫面积预测下1代的有虫面积,且预测准确性较高. 相似文献
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响应面法优化黑曲霉发酵产葡萄糖酸的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]建立黑曲霉发酵产葡萄糖酸的理论预测模型,降低葡萄糖酸的生产成本。[方法]采用响应面法研究pH值、温度、发酵罐转速和葡萄糖浓度及其交互作用对葡萄糖转化为葡萄糖酸的影响。根据影响因素与响应值之间的回归方程得最佳发酵条件。[结果]pH值、温度、转速和初始葡萄糖浓度对响应值的影响显著。失拟项的p值为0.052 374,回归方程的R2为95.50%。模型验证结果表明,模型预测值和实测值吻合极好。在最佳条件(pH值6.0,温度30.7℃,转速267 r/min初始葡萄糖浓度125.2 g/L)下,响应值最大(0.947 38),黑曲霉发酵试验数据稳定,且葡萄糖转化率比原始条件(pH值6.0,温度30℃,转速240 r/min,初始葡萄糖浓度100 g/L)下的高,平均可达93%。[结论]在最佳发酵条件下,实际试验值与模型预测值基本一致,预测模型能较好地反映实际情况。 相似文献