BP网络模型和LOGIT模型在森林害虫测报上的应用初报—以安徽省潜山县马尾松毛虫为例

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以安徽省潜山县马尾松毛虫测报为例 ,在潜山县全县设置 1 0 2个诱捕点 ,诱集越冬代成虫 ,并同时记录环境因子数据 ,例如树高、树龄、坡向、植被等。以这些环境因子为测报因子 ,以性外激素诱集到的雄蛾数代表田间实际发生情况 ,构建了森林重要害虫——马尾松毛虫的分类测报模型—— BP人工神经网络模型和概率测报模型。 BP网络模型的拟合率为 1 0 0 % ,预留样本检验报准率为 1 0 0 %。LOGIT模型的一致对率为 74 %。两类模型的拟合结果和预测结果基本吻合。BP网络的测报能力优于 LOGIT模型
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