一种基于支持向量回归的梨黑星病预测方法

• 作者: 张友华 李绍稳 辜丽川 钟金琴
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 支持向量回归 特征选择 核校准 梨黑星病
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 页码范围: 36-39
• 页数: 4页
• 分类号: TP338.6
• 语种: 中文

摘要

当前果树病害预测方法,存在适应性差、预测结果拟合度较低的问题.提出一种基干支持向量回归的预测方法框架SVR-D1.0,该方法利用核校准进行核心函数的选择,具有动态更新模型的特点.将黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析.实验表明,在对砀山酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在实效性、拟合度和准确率上具有较为显著的优势.该方法不仅简便可行,而且可以周期性更新预测模型,具有一定的普适性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李绍稳	安徽农业大学计算机学院	97	1070	16.0	30.0
2	张友华	安徽农业大学计算机学院	80	672	11.0	22.0
3	辜丽川	安徽农业大学计算机学院	64	341	11.0	15.0
4	钟金琴	安徽大学职业技术学院	12	113	6.0	10.0