支持向量机在害虫发生量预测中的应用

• 作者: 向昌盛 周子英 张林峰
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 工学
• 关键词: 害虫发生量 支持向量机 预测模型 交叉验证
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 28-31
• 分类号: TP181
• 字数: 4652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2011.01.007

摘要

害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想.为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法.该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型.采用粘虫的幼虫发生密度数据在Matlab 7.0 平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向昌盛	湖南农业大学东方科技学院	32	348	10.0	17.0
2	张林峰	湖南农业大学信息科学技术学院	27	231	9.0	14.0