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        馬尾松毛蟲2~3齡高峰期預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模試驗

        2018-07-22 16:51:32丁邦達(dá)
        吉林農(nóng)業(yè) 2018年14期
        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        摘要:根據(jù)安徽省安慶市大觀區(qū)馬尾松毛蟲監(jiān)測數(shù)據(jù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模進(jìn)行試驗,結(jié)果表明,選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練參數(shù),其預(yù)測精度完全可以滿足生產(chǎn)預(yù)報要求。

        關(guān)鍵詞:馬尾松毛蟲;幼蟲高峰期;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)報

        基金項目:林業(yè)公益性行業(yè)科研項目“全國林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報及管理基礎(chǔ)應(yīng)用研究”(201404410)

        中圖分類號: S763.3;S763.7 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A DOI編號: 10.14025/j.cnki.jlny.2018.14.066

        1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

        馬尾松毛蟲(Dendrolimus punctatus Walker)發(fā)生期數(shù)據(jù)來源于歷年監(jiān)測數(shù)據(jù),氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣候中心,為便于建模分析,將發(fā)生期數(shù)據(jù)的日期格式(年/月/日)轉(zhuǎn)換成日歷天。由于馬尾松毛蟲最佳防治時期為2~3齡幼蟲期,將2~3齡幼蟲高峰期作為預(yù)報因變量(目標(biāo)變量Targets),氣象數(shù)據(jù)作為自變量(輸入變量Input)。

        此外,大觀區(qū)屬于2~3代馬尾松毛蟲發(fā)生區(qū),以幼蟲越冬,為了體現(xiàn)馬尾松毛蟲發(fā)生發(fā)展時間上的完整性,在數(shù)據(jù)處理時,將越冬代數(shù)據(jù)與上一年第二代數(shù)據(jù)合并,這樣,就在時間上保持了一個馬尾松毛蟲世代的完整性,更便于建模和預(yù)測。

        轉(zhuǎn)換成日歷天的2~3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)如表1所示。

        2 輸入變量的篩選

        將表1數(shù)據(jù)與相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)合并,采用Excel2016對進(jìn)行相關(guān)性分析,通過相關(guān)性分析,第一代2~3齡幼蟲高峰期與第1、2齡平均氣溫,第1、2齡積溫(日度),第1、2齡極低氣溫,卵期極低氣溫相關(guān)性較高;第二代2~3齡幼蟲高峰期與成蟲始見期,卵期平均氣溫,卵期積溫(日度),第1、2齡極低氣溫相關(guān)性較高[1-9]。

        3 建模試驗工具選擇

        選擇Matlab2016a中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具Neural Net Fitting進(jìn)行建模試驗。

        4 第一代2~3齡幼蟲高峰期建模試驗

        將第一代2~3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)(目標(biāo)變量Targets)命名為變量t1y,將自變量(輸入變量Input)第1、2齡平均氣溫,第1、2齡積溫(日度),第1、2齡極低氣溫,卵期極低氣溫命名為t1x,選擇合適的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖1:

        訓(xùn)練結(jié)果,訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本的R值分別為0.875337、1和1。誤差直方圖如圖2,訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本、所有數(shù)據(jù)回歸圖如圖3:

        5 第二代發(fā)生量建模試驗

        將第二代2~3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)(目標(biāo)變量Targets)變量命名為t2y,將自變量(輸入變量Input)成蟲始見期,卵期平均氣溫,卵期積溫(日度),第1、2齡極低氣溫命名為t2x,選擇合適的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖4:

        訓(xùn)練結(jié)果,訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本的R值分別為0.402150、1和1。誤差直方圖如圖5,訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本、所有數(shù)據(jù)回歸圖6:

        6 討論

        從圖3和圖6可以看出,本次建模試驗的驗證樣本、測試樣本的R值均為1。因此,只要選擇合適的建模因子和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù),通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,完全可以對馬尾松毛蟲2~3齡幼蟲高峰期進(jìn)行預(yù)測,且預(yù)測精度可以滿足生產(chǎn)預(yù)報要求[10-13]。

        參考文獻(xiàn)

        [1]張國慶.基于TSE分析理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(20):155-157.

        [2]張國慶.基于系統(tǒng)關(guān)鍵因子分析理論的林業(yè)有害生物防治關(guān)鍵期分析技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(19):200-202.

        [3]張國慶.復(fù)雜系統(tǒng)生態(tài)論方法及其應(yīng)用[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2013(11):190-193.

        [4]張國慶.基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)與TSE方法的生態(tài)系統(tǒng)精細(xì)化管理技術(shù)研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(16):154~157.

        [5]張楨.潛山縣松毛蟲病調(diào)查分析及精細(xì)化預(yù)防對策[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(15):148-150.

        [6]汪全兵,陳南松,張國慶.馬尾松毛蟲精細(xì)化預(yù)報回歸建模試驗研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(18):173.

        [7]賀剛,操丙周,張國慶.馬尾松毛蟲精細(xì)化預(yù)報多層感知器建模試驗研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(16):174.

        [8]張國慶.森林健康與林業(yè)有害生物管理[J].四川林業(yè)科技,2008,29(06):77-80.

        [9]張國慶.基于生態(tài)論的生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報理論研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(20):148-152

        [10]張國慶.基于系統(tǒng)健康管理理論的林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報管理研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2014(19):198-199.

        [11]儲江山,徐勝利,張國慶.生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報算法試驗研究——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(18):172.

        [12]朱純祥,張汪炎,胡德松,張國慶.林業(yè)生物災(zāi)害精細(xì)化預(yù)報理論基礎(chǔ)與技術(shù)集成——以潛山縣馬尾松毛蟲為例[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(17):202-204.

        [13]熊端元,朱汪興,張國慶.馬尾松毛蟲精細(xì)化預(yù)報徑向基函數(shù)建模試驗研究[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2015(16):163.

        作者簡介:丁邦達(dá),本科學(xué)歷,工程師,研究方向:林業(yè)技術(shù)

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