基于AdaBoost改进算法的农作物病虫害预测模型研究

• 作者: 余剑
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Boosting算法 支持向量机 病虫害预测
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 755-757
• 分类号: TP391
• 字数: 2370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2010.06.026

摘要

提出了一种基于改进的Boosting算法的病虫害预测新模型.针对当前全球气候变化异常造成传统的病虫害预测的模型预测的准确率不高,根据气象因子定位可疑虫灾区域,对可疑病虫害区域提取突发病虫害的特征值,以消除气候规则变化带来的干扰.结果表明:与传统的预测模型相比,该模型具有较低的误报率和漏报率,并提高了预测模型的学习效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余剑	柳州职业技术学院信息工程系	17	16	3.0	3.0