【摘 要】
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小麦赤霉病是一种对小麦的生产活动产生严重影响的作物流行病之一,准确预测小麦赤霉病的流行强度,对小麦的生产活动至关重要。由于小麦赤霉病的流行强度预估是一个样本分布不
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小麦赤霉病是一种对小麦的生产活动产生严重影响的作物流行病之一,准确预测小麦赤霉病的流行强度,对小麦的生产活动至关重要。由于小麦赤霉病的流行强度预估是一个样本分布不均衡问题,使得预测精度不高。利用黑龙江省八五四农场所累积23年的田间赤霉病情与气象资料作为基础数据,构建了基于Weighted-ELM(加权的极限学习机)算法与Adaboost算法融合的小麦赤霉病流行强度预测模型,相较于常见的BP神经网络和Weighted-ELM算法,预测效果明显提高,同时也为其他农作物病虫害预测模型的建立提供了一种可行性思路。
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