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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法，包括：根据水稻生长发育期日期、二化螟数量信息和气象环境数据构建数据集，并划分为训练集与测试集；基于随机森林模型，使用网格搜索和交叉验证来确定模型的输入参数和参数阈值，并确定模型输入参数的最佳数值组合；分别对训练集与测试集进行二化螟累计数量预测；使用评价指标分别对训练集与测试集进行评价，得到模型的拟合优度以及预测值与实际值之间的相关程度；采用测试集对二化螟累计数量趋势进行分析。本发明的有益效果是：本发明提供的针对水稻二化螟发生情况的预测方法，能够克服传统害虫预测依赖经验、效率低下、不确定性高等问题，实现对水稻二化螟时间序列的累计数量预测。
主权项：1.一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法，其特征在于，包括：步骤1、获取研究区二化螟数量信息与水稻生长发育日期信息；步骤2、获取水稻生长发育期间的气象环境数据，并对气象环境数据进行标准化处理；步骤3、根据水稻生长发育期日期、二化螟数量信息和气象环境数据构建数据集，并将所述数据集划分为训练集与测试集；步骤4、基于随机森林模型，使用网格搜索和交叉验证来确定随机森林模型的输入参数和参数阈值，并依据评估指标来确定模型输入参数的最佳数值组合；步骤5、使用随机森林模型的最佳输入参数组合分别对训练集与测试集进行二化螟累计数量预测，并将训练集与测试集二化螟累计数量预测值输出；步骤6、使用评价指标分别对训练集与测试集进行评价，得到模型的拟合优度以及预测值与实际值之间的相关程度；步骤7、采用测试集对二化螟累计数量趋势进行分析，实现对二化螟发生情况的预测；步骤8、依据气象环境因子在随机森林模型中决策树的贡献度，对影响二化螟累计数量的气象环境因子进行排序，量化气象环境因子的重要性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法
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