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| 基于机器学习的马尾松毛虫发生面积预测模型 | |
| 作者单位： | ;1.河南省上蔡县森林病虫害防治检疫站;2.河南省上蔡县林业技术推广站 |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 马尾松毛虫 深度学习 支持向量机 随机森林 多元线性回归 模型预测 |
Prediction Models of Occurrence Area of Dendrolimus punctatus Based on Machine Learning |
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