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文檔簡介
1、我國作為農業(yè)大國,農作物的產量占據(jù)重要地位。蟲害的發(fā)生對農作物的生產造成了嚴重的危害。因此,及時、準確的對蟲害的發(fā)生進行預測預報,才能為蟲害的防治工作提供基礎,才能有利于農業(yè)的良好發(fā)展,減少損失。隨著信息技術的發(fā)展,計算機網(wǎng)絡,數(shù)據(jù)管理等技術早已被廣泛應用到蟲害的監(jiān)測和預測等領域。為了適應農作物蟲害資料的規(guī)范化、信息化、網(wǎng)絡化的要求,以及相關人員日常工作的需求,本文構建了一個基于Web技術的蟲害預測系統(tǒng),該系統(tǒng)集蟲害數(shù)據(jù)管理、查詢、預測
2、于一體。蟲害的發(fā)生不僅受天氣、農作物的生長情況等的影響,還具有地域上的差別,蟲害數(shù)據(jù)自身又包含顯著的動態(tài)時序特征,很難對其做到精準的預測。為了能及時和準確的對蟲害的發(fā)生進行預測,本文主要研究內容為:
(1)針對農業(yè)中蟲害發(fā)生數(shù)據(jù)的特點,以及對相關基礎理論的研究,以偏最小二乘支持向量機(LSSVM)為核心,建立了針對農業(yè)蟲害發(fā)生的預測模型(PLS-PSO-LSSVM)。首先,針對LSSVM參數(shù)尋優(yōu)的問題,提出用遺傳算法(GA)和
3、粒子群算法(PSO)對其參數(shù)尋優(yōu)進行改進。其次,針對蟲害發(fā)生影響因素之間的共線性問題,提出用偏最小二乘法(PLS)對蟲害發(fā)生影響因素進行主成分提取。
(2)基于區(qū)域的蟲害發(fā)生量的預測。以稻飛虱為例,通過對其近30年發(fā)生情況的分析,稻飛虱的發(fā)生不僅受到溫度、濕度、降雨、日照的影響,發(fā)生的情況還有地域上的差別。因此,本文以具體地區(qū)的蟲害影響因素作為預測因子,結合本文建立的預測模型進行預測,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡、偏最小二乘(PLS)模型
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