害虫预测建模中的因子综合

根据因子的作用和意义,考察了西太平洋副热带高压的５个因子的综合效应与江苏省通州市稻纵卷叶螟二代高峰日蛾量间的关系,结果显示这一综合因子具有７２％的预报准确率,说明选择综合因子是可行的。     

基于神经网络的稻纵卷叶螟长期预测

为了利用神经网络强大的学习能力、非线性处理能力和预测能力,根据其建模的基本原理对江苏省通州市稻纵卷叶螟赶蛾资料进行了处理分析,建立了该地神经网络长期预测模型。结果表明：只考虑预报量的神经网络模型三年的总预测准确率达８８．８％;而考虑气象因素的神经网络模型三年各项的预报准确率则高达１００％。从而说明了利用神经网络模型进行害虫预测是可行的。     

多层递阶法在稻纵卷叶螟长期预报中的应用

】多层递阶方法考虑了动态系统的时变性,并将预测分为参数预测和目标预测,从而减小了误差,提高了预测精度。将其应用于稻纵卷叶螟的长期预报,结果准确。