【摘 要】
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为提高上海水蜜桃病虫害的预测精度，笔者深入研究了模糊时间序列预测模型（FTSPM），在模糊C均值聚类算法（FCM）的基础上提出了低噪声模糊C均值聚类算法（LNFCM），从模糊聚类算法调用、历史数据论域划分、模糊关系建立等方面进行了改进和创新，建立了基于LNFCM的自调整模糊时间序列预测模型（LNFCM-SA-FTSPM），并应用上海南汇水蜜桃流胶病发生数据进行了验证。结果表明LNFCM-SA-FT
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61873156）;国家自然科学基金重大研究计划重点项目（91630206）；
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为提高上海水蜜桃病虫害的预测精度，笔者深入研究了模糊时间序列预测模型（FTSPM），在模糊C均值聚类算法（FCM）的基础上提出了低噪声模糊C均值聚类算法（LNFCM），从模糊聚类算法调用、历史数据论域划分、模糊关系建立等方面进行了改进和创新，建立了基于LNFCM的自调整模糊时间序列预测模型（LNFCM-SA-FTSPM），并应用上海南汇水蜜桃流胶病发生数据进行了验证。结果表明LNFCM-SA-FTSPM的整体预测性能、模型稳定性、预测准确率和精度都要优于常用的FTSPM模型，能够更好地指导上海水蜜桃病虫害防治工作。
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