【摘 要】
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农业病虫害防治是保证农业生产有序开展必不可少的工作。作为中国主要经济作物之一的烟草同样面临着虫害频发带来的挑战。传统化学农药防治因其环境污染、抗药性以及农药残留等问题与可持续农业发展理念背道而驰。因此,发展准确的烟草虫害预测方法,对虫害发生提早预警,可为综合防治方案制定提供指导,减少化学农药施用,提高烟草产量与质量,对发展农业虫害绿色防治方法意义重大。烟草虫害多代为害的特点使得其发生既受气象因子、
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农业病虫害防治是保证农业生产有序开展必不可少的工作。作为中国主要经济作物之一的烟草同样面临着虫害频发带来的挑战。传统化学农药防治因其环境污染、抗药性以及农药残留等问题与可持续农业发展理念背道而驰。因此,发展准确的烟草虫害预测方法,对虫害发生提早预警,可为综合防治方案制定提供指导,减少化学农药施用,提高烟草产量与质量,对发展农业虫害绿色防治方法意义重大。烟草虫害多代为害的特点使得其发生既受气象因子、田间管理以及地理格局等外在因素的影响,又具有非常强的时间后效性,即受前期虫源的影响。仅基于外在环境因子的虫害预测模型因不能反映其时间后效性,预测性能有待提高。本研究以烟草斜纹夜蛾发生量为例,引入地统计学挖掘其时间后效性,并联合气象因子,集成多个特征选择算法与机器学习模型预测其发生量。结果表明,斜纹夜蛾发生量具有非常明显的时间后效性,其全局时效步长为6天。经多个模型比较,基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）与多轮末尾汰选的SVM-MBO模型预测精度最优,其均方误差（Mean Squared Error,MSE）仅为14.56。进一步整合多个模型预测结果,集成模型MSE降低至5.13。除此之外,本研究进一步探索了深度学习模型在斜纹夜蛾发生量预测中的应用。首先设计了基于全连接层网络（Fully Connected Network,FCN）与卷积层网络（Convolutional Neural Network,CNN）的两种深度神经网络,并验证了多种超参数组合对模型训练效果的影响。相比基于人为提取特征的FCN模型,可自动提取特征的CNN模型预测性能得到大幅度提高,最优MSE低至3.44。该结果表明,CNN模型可通过多层卷积与池化确定更合适的特征结构。这为深度学习在农业病虫害预测中的应用提供了有力证据以及参考。
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