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申请/专利权人：重庆市农业科学院

摘要：本发明提供一种自适应的茶小绿叶蝉高精度预报系统，包括数据集构建系统、训练系统、特定地区部署系统及更新系统；数据集构建系统，用于结合全国地区的茶小绿叶蝉信息统计数据Da与特定地区的茶小绿叶蝉信息统计数据Db进行分类整理，获得用于训练系统的训练集D1、测试集D2及验证集D3；训练系统，用于对训练集D1、测试集D2的数据进行模型训练；特定地区部署系统，用于将训练系统训练完成的模型用于茶小绿叶蝉第一峰的预测；更新系统，用于进行系统的自动更新。该系统构建茶小绿叶蝉第一发生高峰口危害等级预报专家系统及预报专家系统自更新系统，从而解决现有技术预报效率低、耗时长、预报滞后、精确度低及无法自适应调整的问题。

主权项：1.一种自适应的茶小绿叶蝉高精度预报系统，其特征在于：包括数据集构建系统、训练系统、特定地区部署系统以及更新系统；所述数据集构建系统，用于结合全国地区的茶小绿叶蝉信息统计数据Da与特定地区的茶小绿叶蝉信息统计数据Db进行分类整理、构建数据集，获得用于训练系统的训练集D1、测试集D2以及验证集D3；其中，训练集D1用于对模型的参数进行调整训练；测试集D2用于在训练过程中对模型的性能测试；验证集D3为模型训练完成后，对模型的测试确认；所述训练集D1、测试集D2与验证集D3获得方法具体为：首先将特定地区的茶小绿叶蝉信息统计数据Db按照5:1:2的比例随机分配为第一部分、第二部分与第三部分三个部分；然后将排除特定地区的全国地区的茶小绿叶蝉信息统计数据、即（Da-Db）与第一部分合并，形成训练集D1；最后将第二部分作为测试集D2、将第三部分作为验证集D3；上述茶小绿叶蝉信息统计数据包括：三月份田间每亩茶园的越冬虫口量X1、十二月份至二月份最低气温之和X2、二月份平均气温X3、信息统计时间t以及该统计时间下的茶小绿叶蝉第一峰实际发生程度Y；所述茶小绿叶蝉第一峰实际发生程度Y由轻度发生Y1、中度发生Y2以及重度发生Y3三个等级组成；所述训练系统，用于对训练集D1、测试集D2的数据进行模型训练，得到一个三分类模型；当验证集D3中预测误差满足给定门限时，停止训练；所述预测误差具体为： 其中，为时间权重因子；n表示用于计算预测误差的验证集的样本数；式中，t0表示当前时间；ti表示信息统计时间（即样本对应时间）；fc（t0-ti）为时间转换函数，其将时间差同一单位转换为秒；表示时间尺度因子，用于调整不同时间间隔段的影响权重；通过引入时间权重因子，对各个样本的误差结果进行加权，从而保证预测的精确度；其中， 式中，为预测值，其通过需要预测的输入特征、经过模型计算获得；Y为真实值；所述特定地区部署系统，用于将训练系统训练完成的模型用于茶小绿叶蝉第一峰的预测；具体为：搜集对茶小绿叶蝉第一峰影响较大的三月份田间每亩茶园的越冬虫口量X1、十二月份至二月份最低气温之和X2、二月份平均气温X3的数据，生成数据样本（X1,X2,X3）、作为模型输入特征输入到训练系统训练完成的模型中进行运算、获得预测结果，从而预测第一峰的发生程度；所述更新系统，用于进行系统的自动更新，从而适应茶小绿叶蝉数量的逐年变化。

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