浦江县褐飞虱预测预报模型选择与优化Optimization of Forecasting Model for Brown Plant Hopper in Pujiang County
吴祺媛;吴松涛;刘亚慧;吴慧明;何云飞;
摘要(Abstract)：
[目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。
关键词(KeyWords)： 褐飞虱;预测预报;逐步回归;BP神经网络
基金项目(Foundation):
作者(Author): 吴祺媛;吴松涛;刘亚慧;吴慧明;何云飞;
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DOI: 10.13989/j.cnki.0517-6611.2018.07.039
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