【摘 要】
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为解决当今世界很多地区出现虫灾的问题,本研究以2021年1月大规模出现在美国华盛顿州亚洲大黄蜂(胡蜂)为例,通过胡蜂出现地理位置,使用灰色系统预测GM(1,1)结合ARIMA预测下一次胡蜂出现的位置来构建虫灾预测与防控系统。该系统具有在灾害区域中预测蜂群的动态、对目击者上传的图像等信息进行核实、实时进行系统更新、预测灾害结束时间的功能。研究对当地用户的评论与图像信息使用CNN结合SVM进行核实,对数据进行准确的筛选来确定虫灾严重的区域。同时,分析两次目击胡蜂的时间进行,对模型更新时间进行预测得到变动的区间
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为解决当今世界很多地区出现虫灾的问题,本研究以2021年1月大规模出现在美国华盛顿州亚洲大黄蜂(胡蜂)为例,通过胡蜂出现地理位置,使用灰色系统预测GM(1,1)结合ARIMA预测下一次胡蜂出现的位置来构建虫灾预测与防控系统。该系统具有在灾害区域中预测蜂群的动态、对目击者上传的图像等信息进行核实、实时进行系统更新、预测灾害结束时间的功能。研究对当地用户的评论与图像信息使用CNN结合SVM进行核实,对数据进行准确的筛选来确定虫灾严重的区域。同时,分析两次目击胡蜂的时间进行,对模型更新时间进行预测得到变动的区间
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