【摘 要】
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贵州是我国辣椒主产区，受大气环流与山区地形的影响，当地降雨多、日照少，病虫害发生严重，导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一，影响辣椒正常生长，传播病毒，危害极大。为了准确预测蚜虫的发生，最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害，通过采集辣椒生长期间气象数据，结合人工调查的蚜虫发生情况，基于长短期记忆神经网络（LSTM,Long Short-Term Memory），构建了蚜虫发生预测模型。结果显
【机 构】
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北京市农林科学院信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心/农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心/中国气象局-农业农村部都市农业气象服务中心/农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室(北京
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（SQ2020YFF0418305）； 贵州省科技支撑项目（黔科合支撑[2021]一般264）；
论文部分内容阅读
贵州是我国辣椒主产区，受大气环流与山区地形的影响，当地降雨多、日照少，病虫害发生严重，导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一，影响辣椒正常生长，传播病毒，危害极大。为了准确预测蚜虫的发生，最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害，通过采集辣椒生长期间气象数据，结合人工调查的蚜虫发生情况，基于长短期记忆神经网络（LSTM,Long Short-Term Memory），构建了蚜虫发生预测模型。结果显示：预测准确度为87%，预测发生精准率为92%，预测发生召回率为93%，预测发生F1分值为92%，模型精度较高，可为辣椒蚜虫预测研究提供参考，进而为辣椒种植及时采取防治蚜虫措施提供技术支撑与决策支持。
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