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基于机器学习的马尾松毛虫发生面积预测模型
引用本文:庞永华,冀小菊.基于机器学习的马尾松毛虫发生面积预测模型[J].江西农业学报,2019,31(5).
作者姓名:庞永华  冀小菊
作者单位:河南省上蔡县森林病虫害防治检疫站,河南 上蔡,463800;河南省上蔡县林业技术推广站,河南 上蔡,463800
摘    要: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(R~2)和预测准确率(PA)最高(R~2=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(R~2=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。

关 键 词:马尾松毛虫  深度学习  支持向量机  随机森林  多元线性回归  模型预测

Prediction Models of Occurrence Area of Dendrolimus punctatus Based on Machine Learning
Abstract:
Keywords:
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