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]。
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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)