基于徑向基網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的梨病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究.pdf

1、病蟲(chóng)害防治不當(dāng)是造成梨果品質(zhì)不佳、果實(shí)農(nóng)藥殘留量超標(biāo)、殘果率高的重要因素之一，近年來(lái)，我國(guó)植物保護(hù)科學(xué)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足進(jìn)展，但依然缺乏對(duì)水果等經(jīng)濟(jì)作物病蟲(chóng)害發(fā)生的統(tǒng)一預(yù)報(bào)預(yù)警，因此建立科學(xué)實(shí)用的梨樹(shù)病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)具有重要的指導(dǎo)意義。 在梨樹(shù)病蟲(chóng)害預(yù)警預(yù)測(cè)中，合理構(gòu)建預(yù)警指標(biāo)和預(yù)警預(yù)測(cè)模型是關(guān)鍵，本文在研究梨樹(shù)病蟲(chóng)害預(yù)警框架及指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用相關(guān)分析法，篩選出了梨黑星病和梨木虱長(zhǎng)期預(yù)警預(yù)測(cè)的相關(guān)顯著因子集，構(gòu)建了梨黑星病逐

2、步回歸長(zhǎng)期預(yù)警預(yù)測(cè)模型；設(shè)計(jì)了基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梨黑星病中短期預(yù)測(cè)模型和基于支持向量機(jī)的梨木虱中短期預(yù)測(cè)模型，以安徽為例，開(kāi)發(fā)了基于GIS的果樹(shù)病蟲(chóng)害指標(biāo)評(píng)價(jià)及預(yù)警系統(tǒng)。主要研究結(jié)論如下： (1) 應(yīng)用預(yù)警系統(tǒng)基礎(chǔ)理論，建立了梨樹(shù)病蟲(chóng)害警源、警兆、警情指標(biāo)體系，構(gòu)建了梨樹(shù)病蟲(chóng)害預(yù)警的框架模型；利用相關(guān)分析法，篩選出梨黑星病葉片始發(fā)盛期、全年發(fā)生等級(jí)等6個(gè)預(yù)警預(yù)測(cè)指標(biāo)和梨木虱若蟲(chóng)高峰日、若蟲(chóng)高峰日蟲(chóng)量指標(biāo)的相關(guān)顯著因子集，該因子

3、集可作為梨黑星病和梨木虱的發(fā)生發(fā)展的基礎(chǔ)評(píng)價(jià)指標(biāo)。 (2) 運(yùn)用逐步回歸方法，構(gòu)建了梨黑星病葉片始發(fā)盛期、最高果實(shí)病指、全年發(fā)生等級(jí)等6個(gè)預(yù)警預(yù)測(cè)指標(biāo)的長(zhǎng)期預(yù)警預(yù)測(cè)模型，用于梨黑星病的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。 (3) 以梨黑星病為例，研究了病葉率、病果率、果實(shí)病指與逐旬平均氣溫、相對(duì)濕度、雨日、日照時(shí)數(shù)、降雨量的非線性耦合關(guān)系，應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，設(shè)計(jì)了病葉率、病果率、果實(shí)病指的中短期預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)分布函數(shù)的優(yōu)化選擇，提高了預(yù)測(cè)

4、準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率均為80％或更高。在分析各模型泛化能力的基礎(chǔ)上，以病葉率模型為例，比較分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果，結(jié)果表明，徑向基網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 (4) 為彌補(bǔ)逐步回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化的不足，應(yīng)用基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原則的支持向量機(jī)理論，建立了基于單氣象因子和雙氣象因子的梨木虱若蟲(chóng)高峰日蟲(chóng)量的中短期預(yù)測(cè)模型，實(shí)證分析了支持向量機(jī)參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)效果的影響，優(yōu)化了算法。 (5) 以安徽果樹(shù)