【摘 要】
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温度与发育速率关系模拟是昆虫学研究的一个重要内容,传统基于经验风险最小的非线性参数模型(Logan模型、Lactin模型和王氏模型)存在诸多弊端。本文基于结构风险最小的改进支
【机 构】
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湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南省作物种质创新与资源利用重点实验室,湖南人文科技学院生命科学系,
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温度与发育速率关系模拟是昆虫学研究的一个重要内容,传统基于经验风险最小的非线性参数模型(Logan模型、Lactin模型和王氏模型)存在诸多弊端。本文基于结构风险最小的改进支持向量回归(SVR)研究温度与棉铃虫Helicoverpa armigera蛹发育历期关系。结果表明:与传统非线性模型相比,SVR模型性能优异;基于全部92个样本,SVR模型拟合和留一法预测的决定系数R~2分别为0.998和0.996,估测的蛹期三基点温度更可信。从全部样本中依温度均匀选取部分样本实施独立预测,当训练集为20个样本时,SVR模型独立预测的R~2为0.981,优于传统非线性模型中独立预测最佳的Lactin模型(R~2=0.958);当训练集进一步减少到12个样本时,SVR模型的R~2仅降低到0.964,而传统非线性模型均已不适用。结果提示SVR模型在小样本情况下较传统非线性模型优势明显,在昆虫发育历期估测建模中有应用前景。
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