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浦江县褐飞虱预测预报模型选择与优化

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【作者】 吴祺媛吴松涛刘亚慧吴慧明何云飞

【Author】 WU Qi-yuan;WU Song-tao;LIU Ya-hui;Department of Plant Protection,Zhejiang A&F University;Pujiang Yantou Town People’s Government;Pujiang Municipal Meteorological Bureau;

【机构】 浙江农林大学植物保护系浙江省浦江县岩头镇人民政府浙江省浦江县气象局浙江省浦江县农业技术推广中心

【摘要】 [目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。

【关键词】 褐飞虱预测预报逐步回归BP神经网络
【所属期刊栏目】 植物保护·农业气象 (2018年07期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2018.07.039
  • 【分类号】S165.28;S435.112.3
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