基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型

落叶松毛虫为我国主要害虫之一,其发生严重影响了我国林木生长和森林资源的安全。因此,及时准确地对落叶松毛虫虫害发生趋势进行预测、预报十分必要。虫害的发生受到多种因素的影响,存在复杂的非线性关系,传统的预测方法大多为基于线性的预测,导致其预测效果不够理想。本研究选取当年3月中旬的总蒸发量、上年7月上旬的平均最低气温、当年3月下旬的极端最低气温以及上年11月上旬的平均风速作为自变量,虫害发生面积作为因变量,利用多层前馈神经网络(MLFN)、广义回归神经网络(GRNN)以及支持向量机(SVM)3种机器学习算法对落叶松毛虫发生面积进行预测,并将3种方法的预测结果与传统多元线性回归预测方法相比较。结果表明,机器学习的预测效果均在很大程度上优于多元线性回归预测,并且在3种机器学习算法中,SVM模型的预测效果最好,在30%容忍度下其预测精度可以达到100%,并且该模型还有较低的RMSE值(0.077)和较短的训练时间(1 s)。这表明,机器学习可以应用于生产实际并有效预测虫害发生面积,尤其是SVM模型可以作为一种很好的虫害发生预测手段。      

多元线性回归预测模型在农村生活垃圾产量预测中的应用

农村生活垃圾的治理已经迫在眉睫,生活垃圾产量的预测在其治理中发挥着主要作用。结合实地走访某些生态示范村采集到的实际数据,对其进行分析,找出影响其垃圾产量的内在因素,运用多元线性回归分析的方法对数据进行分析,建立生活垃圾产量的预测模型,实现对未来农村生活垃圾产量的有效预测。     

日照市玉米产量的预测模型构建

基于山东省日照市的玉米产量资料和相关气象资料,利用逐步回归和灰色理论进行了玉米产量的预测模型构建。利用MATLAB软件建立多元线性回归方程Q′=-20 175+116X1-54 944X2-4 218X3+148X4+616X5+279X6-91 735X7+12 806X8,方程通过显著水平0.05检验,预测出的1998—2008年产量误差幅度在0.5%～3.6%,预测精度较高;利用灰色系统理论,对GM(1,N)灰色预测模型加以改进,预测出的1994—2006年产量误差幅度在1.4%～16.6%,预测的精度在90%左右,效果较好。     

吉林省旅游业发展对区域环境的影响分析

旅游业的发展与区域环境之间联系密切,旅游业的发展依赖于区域环境,优越的环境可以吸引大量的游客;同时,区域环境发展也得到了旅游业带来的经济支持、积极和消极的影响.本文主要通过环境影响评价指标,评价吉林省旅游业对区域环境的影响因素,从而提出有利于吉林省旅游业发展的对策建议.     

吉林省农民创收影响因素实证分析

利用2005-2012年时间序列数据,采用多元线性回归法计算吉林省＂农村劳动力技能培训人数＂和＂乡村个体就业人数＂等变量对农民收入增长的贡献率,并提出了提高吉林省农民创收水平的政策建议。     

吉林省旅游业发展存在的问题及对策

随着人们生活水平的提高,人们把旅游当作提高生活质量和丰富业余生活的一种重要方式,由于吉林省具有得天独厚的自然资源和文化气息浓厚的人文旅游资源,使得吉林省旅游业得到了一定的发展,但是吉林省旅游业中仍然存在着一些问题,阻碍着吉林省旅游业的进一步发展,本文针对这些问题提出了相应的对策建议.     

考虑滞后效应的龙爪槐树干液流速率预测模型研究

分析了龙爪槐液流相对于气象因子的滞后效应,利用多元线性回归和逐步回归拟合了液流速率,并比较了考虑液流滞后效应前后拟合精度的变化.滞后分析表明,液流相对于太阳总辐射量、风速和光合有效辐射量存在滞后效应,滞后时间分别为10、20、10 min.多元线性回归和逐步回归分析均表明,考虑液流滞后效应的回归方程的决定系数和拟合直线斜率较大,液流速率拟合值与真实值的相对误差波动范围较小.以上分析表明,考虑滞后效应的液流速率拟合精度较高.     

洛阳高山种植区牡丹花期预测模型构建与检验

针对洛阳牡丹花期与牡丹花会开幕时间不相吻合这一现象,通过研究洛阳高山种植区1992-2010年迎日红、洛阳红和首案红牡丹花期资料与气象资料,采用SPSS软件分析大气温度、地温、有效积温等与牡丹花期之间的内在关系,构建洛阳高山种植区牡丹花期预测模型。结果表明:15cm土层厚度处地温稳定通过4℃的平均温度和积温与牡丹花期有极显著的相关性。采用晚花品种构建模型预测误差范围在-2.375 2～2.456 5d,误差较小,效果较好。     

灰色关联分析在吉林省粮食产量预测中的应用

用灰色关联分析方法分析2000-2007年影响吉林省粮食生产的因素,通过计算各因素关联度大小,结果表明：化肥施用量、耕地播种面积和有效灌溉面积为影响粮食生产的主要因素。通过多元回归分析,结合Eviews软件建立多元线性回归模型,预测出吉林省未来3年粮食总产量。     

基于机器学习的马尾松毛虫发生面积预测模型

为了提高马尾松毛虫预测预报的准确性,分别采用随机森林、支持向量机和深度学习3种机器学习模型,应用气象因子预测马尾松毛虫发生面积,并将模型预测结果与实际发生面积进行比较。结果表明:3个机器学习模型的拟合效果均优于多元线性模型,其中深度学习对马尾松毛虫发生面积的预测最为稳健,拟合决定系数(R²)和预测准确率(PA)最高(R2)和预测准确率(PA)最高(R²=0.9901,PA=99.27%),均方根误差(RSME)最低(RSME=0.1711);支持向量机模型预测效果也较好(R2=0.9901,PA=99.27%),均方根误差(RSME)最低(RSME=0.1711);支持向量机模型预测效果也较好(R²=0.9617,RSME=0.3275,PA=92.13%)。深度学习可用于马尾松毛虫发生面积与气象因子非线性模型的构建。     

组合预测在吉林省粮食产量预测中的应用

利用吉林省1952~2009年粮食产量的统计数据,将指数平滑模型和GM（1,1）预测模型加以组合,建立了吉林省粮食产量的预测模型。同时,对吉林省2010~2015年粮食产量和年均增长率进行了预测,为吉林省未来的农业发展规划提供合理依据。     

吉林省农业机械化发展预测分析

通过灰色理论系统模型,以吉林省农机总动力等为例预测了吉林省今后几年的农机化发展情况。预测结果可以看出在我国农机化良好发展态势下,吉林省的农机化事业也在蓬勃中发展。     

浙江省发展乡村旅游的经验与启示

分析了浙江省乡村旅游从1978年改革开放以来所经历的产业萌芽发展、产业快速扩张和产业质量提升3个发展阶段,突出了浙江省乡村旅游在拉动社会主义新农村建设方面的经验,主要在于加快农村基础设施和风貌建设、推动农村转变经济发展方式、改善和保障农村民生、促进区域和城乡统筹发展、保护农村自然生态环境、提升农村公共服务水平。总结了浙江省乡村旅游发展在领导、制度、产品、标准化和营销等方面的成功经验,即省委省政府高度重视乡村旅游的发展、推进制度创新和标准化管理、各级地方政府加大对乡村旅游的支持力度、推动乡村旅游产品转型升级、实施乡村旅游精品化战略、强化旅游产品的营销推广。在此基础上,深化了浙江省乡村旅游发展给其他地区带来的启示,主要在于创新乡村旅游组织领导体制、推动乡村经济社会统筹发展、加大乡村旅游发展扶持力度、实施乡村旅游强力营销工程、引导旅游新产品新业态发展5个方面。     

陕西省乡村旅游客源市场定位与预测分析

运用人口学统计分析研究方法,利用调查数据分析陕西省乡村旅游的发展现状,并基于游客行为与基本市场级别两个方面进行了客源市场定位.运用时间序列增长率推算法预测了陕西省乡村旅游的市场规模.以期为陕西省乡村旅游客源市场开发与营销提供依据.     

安徽省乡村旅游发展对策探讨

乡村旅游作为一种新型的旅游形式,已经成为旅游业发展的重要一环。安徽省有着深厚的农业基础,是全国较早开展乡村旅游的省份。利用安徽自身的资源优势,解决发展中遇到的实际问题,推动乡村旅游进一步发展,从而带动安徽农村的发展,促进新农村建设,提高农民的生活水平。该文阐述了国内外乡村旅游发展状况、发展乡村旅游的意义、安徽省乡村旅游发展状况及面临的问题,提出了促进安徽省乡村旅游发展的对策。     

云南佤族文化旅游资源开发

分析了佤族的司岗里文化、猎头风俗以及其他独特文化的旅游资源价值,认为长期以来佤族旅游由于交通不便、开发意识不足、宣传力度不够等原因使这些资源处于沉睡状态。因此,在旅游需求、通达条件、国家西部大开发深度都已发生深刻变化的今天,主张抓好相关设施建设,做好宣传工作,不仅将大力促进这些地方旅游业发展,还将为广大旅游消费者提供高品质的旅游商品。     

贵州茶文化旅游开发探析

在论述茶文化旅游及其开发意义的基础上,利用SWOT分析方法,分析贵州荼文化旅游开发的优势、劣势、机遇和挑战,并提出相应的开发对策,以期为贵州茶文化旅游的发展提供理论依据。     

广西古村落乡村旅游开发的思考——以南宁市扬美古镇为例

针对目前广西古村落乡村旅游开发中存在的问题,结合相应学者的观点,以南宁市扬美古镇旅游开发如何为北部湾南宁大都市建设服务为例,提出想法和建议。     

吉林省主要城市及景点旅游产品与公示语翻译现状调查及规范性对策研究

吉林省主要城市及景点旅游产品与公示语翻译现状存在着许多问题,在一定程度上损害了吉林省的对外形象。通过调查找出吉林省主要城市及景点旅游产品与公示语翻译存在的主要问题,从汉英语言风格、传统习俗、思维习惯的差异及管理部门的内、外部因素等方面分析其成因,并就吉林省主要城市及景点旅游产品与公示语翻译规范性对策提出一些看法与观点。     

吉林省自然旅游资源现状遥感调查及综合评价

在确定评价自然旅游资源的指标的基础上,利用遥感手段提取各评价指标(林地、草地等);使用层次分析法计算各评价指标的权重,并且运用GIS的空间处理和综合分析功能,以吉林省的50个县为研究单位,对所提取的评价指标进行分析、统计、处理及叠加,对吉林省自然旅游资源进行了评价。