基于深度學(xué)習(xí)的小麥蚜蟲預(yù)測預(yù)警

王秀美， 牟少敏， 鄒宗峰， 時(shí)愛菊

(1.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東泰安 271018； 2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)研究中心，山東泰安 271018；3.山東省煙臺市農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心植保站，山東煙臺 264001； 4.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)學(xué)院，山東泰安 271018)

小麥?zhǔn)俏覈饕募Z食作物，種植面積遍及全國各省，其中以河南省和山東省的種植面積較大。小麥的產(chǎn)量和品質(zhì)對于我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義，而小麥蚜蟲是危害小麥產(chǎn)量和品質(zhì)的主要蟲害之一。為有效防治小麥蚜蟲的危害，保障小麥產(chǎn)量及品質(zhì)，國內(nèi)外專家學(xué)者對其進(jìn)行了長期的研究。肖志強(qiáng)等發(fā)現(xiàn)，氣象因素與小麥蚜蟲的發(fā)生具有一定的相關(guān)性，并建立了氣象數(shù)據(jù)與小麥蚜蟲的回歸預(yù)測模型[1-2]。目前，Logistic回歸[2]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、支持向量機(jī)[4]等淺層學(xué)習(xí)模型已用于小麥蚜蟲的預(yù)測預(yù)警。但是淺層學(xué)習(xí)模型對輸入特征的依賴性很強(qiáng)并且其特征轉(zhuǎn)換能力有限，很難對復(fù)雜的回歸問題進(jìn)行有效擬合。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取更有價(jià)值的信息，成為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵。深度學(xué)習(xí)(deep learning)借助多隱層的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)中自動提取更有價(jià)值的信息，從而更好地體現(xiàn)了數(shù)據(jù)的價(jià)值，成為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘強(qiáng)有力的技術(shù)支撐[5-6]。目前，深度學(xué)習(xí)在人臉識別[7]和語音識別[8]領(lǐng)域中取得了突破性的進(jìn)展，但其如何應(yīng)用于農(nóng)業(yè)蟲害的預(yù)測預(yù)警尚未見報(bào)道。

淺層學(xué)習(xí)模型對特征的依賴性很強(qiáng)，而深度學(xué)習(xí)通過多隱層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以自動學(xué)習(xí)更加復(fù)雜有效的特征。本研究首次將深度學(xué)習(xí)用于小麥蚜蟲的短期預(yù)測，結(jié)果表明，與淺層學(xué)習(xí)模型相比，深度學(xué)習(xí)回歸模型能夠?qū)π←溠料x的影響因子進(jìn)行有效的特征學(xué)習(xí)，進(jìn)一步提高對小麥蚜蟲預(yù)測的準(zhǔn)確率，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)警信息，降低小麥蚜蟲對小麥的危害。

1　小麥蚜蟲預(yù)測原理

小麥蚜蟲的預(yù)測分為長期、中期、短期預(yù)測，其中短期預(yù)測的使用范圍最廣，期限為7～10 d。對小麥蚜蟲的發(fā)生量進(jìn)行短期預(yù)測，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者能夠及時(shí)掌握小麥蚜蟲未來的發(fā)生情況，并采取相應(yīng)的防治措施。構(gòu)建小麥蚜蟲短期預(yù)測模型的過程如下：(1)數(shù)據(jù)獲取。通過田間采集或農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器等獲取與小麥蚜蟲發(fā)生相關(guān)的數(shù)據(jù)。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。對獲取的小麥蚜蟲相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以及特征選擇或特征變換。(3)建立預(yù)測模型。利用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建小麥蚜蟲短期預(yù)測模型，并對未參與模型構(gòu)建的小麥蚜蟲數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。(4)模型評價(jià)。利用評價(jià)指標(biāo)對模型的預(yù)測效果進(jìn)行評價(jià)。小麥蚜蟲的發(fā)生與多種因素有關(guān)，使用傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)模型對小麥蚜蟲進(jìn)行預(yù)測時(shí)對特征的要求較高。深度學(xué)習(xí)模型能夠從數(shù)據(jù)中自動提取更加有效的特征，在一定程度上減少人工提取特征的復(fù)雜過程，并且能夠提高小麥蚜蟲預(yù)測的準(zhǔn)確率。

1.1　數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究使用的小麥蚜蟲百株蚜量數(shù)據(jù)通過人工采集統(tǒng)計(jì)獲得，人工采集和計(jì)數(shù)的過程中均有可能存在誤差。發(fā)生程度是根據(jù)百株蚜量的數(shù)值所在范圍得到，其表示范圍較大，誤差相對較小。因此，發(fā)生程度成為衡量小麥蚜蟲危害的重要指標(biāo)。小麥蚜蟲數(shù)據(jù)為1978—2013年小麥蚜蟲的百株蚜量，數(shù)據(jù)來源于山東省煙臺市植保站和《山東省農(nóng)作物病蟲預(yù)測預(yù)報(bào)觀測數(shù)據(jù)集》。小麥蚜蟲短期預(yù)測模型將小麥蚜蟲的百株蚜量作為預(yù)測因子，發(fā)生程度則根據(jù)百株蚜量(y，頭)所在的數(shù)值范圍得到，發(fā)生程度分級標(biāo)準(zhǔn)為1級(y≤500)、2級(5003 500)。

氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心。本研究將預(yù)測日期前1周的小麥蚜蟲百株蚜量作為其蟲源基數(shù)，與氣象因素共同構(gòu)成影響因子，共15個(gè)。本研究共222條試驗(yàn)數(shù)據(jù)，其中180條作為訓(xùn)練集，42條作為測試集。

小麥蚜蟲預(yù)測模型的試驗(yàn)數(shù)據(jù)影響因子較多，各影響因子的單位以及數(shù)值范圍不同，為避免不同量綱數(shù)據(jù)之間相互影響，對影響因子進(jìn)行歸一化處理。

1.2　模型評價(jià)指標(biāo)

為檢驗(yàn)小麥蚜蟲預(yù)測模型的擬合能力以及泛化能力，使用預(yù)測模型對測試集進(jìn)行預(yù)測，并對訓(xùn)練集進(jìn)行回代檢驗(yàn)。分別使用均方根誤差(root mean square error，簡稱RMSE)、平均絕對誤差(mean absolute error，簡稱MAE)、平均絕對百分誤差(mean absolute percentage error，簡稱MAPE)對小麥蚜蟲百株蚜量的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，評價(jià)指標(biāo)計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

(3)

使用準(zhǔn)確率(accuracy，簡稱AC)對小麥蚜蟲發(fā)生程度進(jìn)行評價(jià)，按照預(yù)測發(fā)生程度與實(shí)際發(fā)生程度相同準(zhǔn)確率為100%，前后相差1級準(zhǔn)確率為50%，相差2級及以上準(zhǔn)確率為0進(jìn)行計(jì)算，其表達(dá)式如下：

(4)

式中：M表示實(shí)際與預(yù)測發(fā)生程度相等的樣本個(gè)數(shù)；D表示實(shí)際與預(yù)測發(fā)生程度相差1級的樣本個(gè)數(shù)；N表示訓(xùn)練集或測試集總樣本個(gè)數(shù)。

2　基于深度學(xué)習(xí)的小麥蚜蟲短期預(yù)測模型

對小麥蚜蟲的發(fā)生量及發(fā)生程度進(jìn)行準(zhǔn)確及時(shí)的預(yù)測預(yù)報(bào)能夠?yàn)樾←溠料x的防控防治提供支持，本研究使用深度信念網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建小麥蚜蟲百株蚜量的短期預(yù)測模型，并根據(jù)發(fā)生程度分級標(biāo)準(zhǔn)預(yù)測小麥蚜蟲的發(fā)生程度。

2.1　受限玻爾茲曼機(jī)

玻爾茲曼機(jī)(boltzmann machine，簡稱BM)是一種基于能量函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它構(gòu)建的模型具有完備的物理解釋和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，但其學(xué)習(xí)算法較復(fù)雜[9]。為簡化玻爾茲曼機(jī)的學(xué)習(xí)過程，Smolensky提出了受限玻爾茲曼機(jī)[10](restricted boltzmann machine，簡稱RBM)。RBM由可見層和隱藏層組成，層間節(jié)點(diǎn)全連接，層內(nèi)節(jié)點(diǎn)無連接，并且可見層與隱藏層節(jié)點(diǎn)都是二元變量，即每個(gè)節(jié)點(diǎn)只取0或1這2種狀態(tài)。RBM模型結(jié)構(gòu)簡單、表示能力強(qiáng)、易于推理[11]，其結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中v表示可見層的狀態(tài)向量；h為隱藏層的狀態(tài)向量。

對于1個(gè)有n個(gè)可見層節(jié)點(diǎn)，m個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的RBM模型，使用vi表示第i個(gè)可見層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，hj表示第j個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，vi，hj∈{0，1}通過能量函數(shù)E定義狀態(tài)(v，h)的概率分布：

(5)

式中：θ={Wij，ai,bj}是RBM模型的參數(shù)集合；Wij是可見節(jié)點(diǎn)i與隱層節(jié)點(diǎn)j的連接權(quán)值；ai、bj分別表示可見層節(jié)點(diǎn)、隱層節(jié)點(diǎn)的偏置值。

當(dāng)可見層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)確定時(shí)，可以通過公式(6)得到隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值：

(6)

由于RBM是對稱的二部圖模型，當(dāng)給定隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值時(shí)，可由公式(7)得到可見層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值：

(7)

因此，可見層v與隱藏層h的聯(lián)合概率分布為：

(8)

其中，Z(θ)為歸一化因子。

RBM模型的目的是求解使得聯(lián)合概率分布p(v,h|θ)最大的θ值。

利用馬爾科夫鏈求解RBM模型是一種費(fèi)時(shí)的方法，其收斂速度難以保證。為保證求解RBM模型的收斂速度，使用對比散度(contrastive divergence，簡稱CD)算法進(jìn)行RBM模型的訓(xùn)練。CD算法是Hinton等針對RBM提出的一種快速學(xué)習(xí)算法[12]，它通過一步吉布斯采樣得到隱層的近似，在確定隱層節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)后，通過式(7)重構(gòu)可見層，繼而重構(gòu)隱藏層，利用重構(gòu)誤差調(diào)整參數(shù)集。CD算法訓(xùn)練RBM網(wǎng)絡(luò)的具體步驟描述如下：(1)確定隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)m，學(xué)習(xí)率ε，最大訓(xùn)練周期T1，并隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)集θ0={W0,a0,b0}。(2)將輸入賦值給可見層的狀態(tài)向量v0，并利用公式(6)計(jì)算隱藏層的狀態(tài)向量h0；然后利用公式(7)、(6)分別計(jì)算可見層和隱藏層的重構(gòu)v1和h1。(3)利用公式(9)對參數(shù)集θt進(jìn)行更新，得到參數(shù)集θt+1，其中t表示當(dāng)前迭代次數(shù)。(4)當(dāng)t+1

Wt+1=Wt+ε[p(h0=1|v0,θt)(v0)T-p(h1=1|v1,θt)(v1)T]；
at+1=at+ε(v0-v1)；
bt+1=bt+ε[p(h0=1|v0,θt)-p(h1=1|v1,θt)]。

(9)

2.2　深度信念網(wǎng)絡(luò)

深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief nets，簡稱DBN)由Hinton等于2006年首次提出，由多層RBM和1層BP(back propagation)網(wǎng)絡(luò)組成[5]。相比于傳統(tǒng)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度信念網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢在于通過逐層無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)導(dǎo)致的易陷入局部最優(yōu)難題，并且這種逐層訓(xùn)練的策略有效地解決了直接訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高復(fù)雜度難題。DBN的多隱藏層結(jié)構(gòu)可以對輸入特征進(jìn)行多次變換，并且當(dāng)前層可以對其前一層網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的錯(cuò)誤信息進(jìn)行弱化。DBN模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

DBN模型的訓(xùn)練主要分為2個(gè)階段：無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和有監(jiān)督微調(diào)。其具體訓(xùn)練過程如下：(1)將輸入層V0和第1個(gè)隱藏層H1看作第1個(gè)RBM，記為RBM1，利用輸入數(shù)據(jù)v0進(jìn)行RBM1的訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，在RBM1的隱藏層得到原輸入的1種表示，記為h1；(2)將h1作為RBM2可見層的輸入，進(jìn)行RBM2的訓(xùn)練。訓(xùn)練完成后，通過H2得到原輸入的另一種表示h2；(3)以此類推，逐層進(jìn)行RBM模型的訓(xùn)練，直到RBMl訓(xùn)練完成。(4)將RBMl訓(xùn)練完成后得到的h1作為頂層BP的輸入，進(jìn)行頂層BP訓(xùn)練，并將頂層訓(xùn)練的誤差逐層往下傳，微調(diào)各層的連接權(quán)值。

2.3　基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的小麥蚜蟲預(yù)測模型

目前將深度學(xué)習(xí)用于回歸預(yù)測的研究相對較少，對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的回歸預(yù)測多數(shù)是選用2個(gè)隱層[13-14]。原因有2方面：一是對于大多數(shù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，已進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇，模型的輸入輸出之間相關(guān)性較高；二是深度學(xué)習(xí)的層數(shù)越多，涉及的參數(shù)也就越多，需要更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)，當(dāng)數(shù)據(jù)量有限時(shí)，多隱層模型進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)的效果較差。由于小麥蚜蟲數(shù)據(jù)較少，因此選取有2個(gè)隱藏層的深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

基于DBN的小麥蚜蟲短期預(yù)測過程如下：(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。對影響因子進(jìn)行歸一化處理，提高預(yù)測模型輸入與輸出的相關(guān)關(guān)系。(2)設(shè)置模型參數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為影響因子數(shù)16，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為1，2個(gè)隱藏層的節(jié)點(diǎn)則根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取多組不同的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，選取更適合小麥蚜蟲的隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)。(3)無監(jiān)督逐層預(yù)訓(xùn)練。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對2個(gè)RBM逐層進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，使每個(gè)RBM達(dá)到局部最優(yōu)。(4)有監(jiān)督微調(diào)。進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，并將誤差逐層反向傳播，微調(diào)各層參數(shù)。(5)預(yù)測。使用構(gòu)建的深度信念網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對測試集小麥蚜蟲的百株蚜量進(jìn)行預(yù)測，并根據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)得到小麥蚜蟲的發(fā)生程度。

3　結(jié)果與分析

為驗(yàn)證模型的有效性，分別在國際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集(university of californiairvine，簡稱UCI)和山東省小麥蚜蟲數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)測試驗(yàn)。使用的深度學(xué)習(xí)回歸模型為2個(gè)隱藏層的DBN，記為DBN2，并將其與支持向量回歸(support vector regression，簡稱SVR)以及BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比測試。

3.1　UCI數(shù)據(jù)集試驗(yàn)

從UCI數(shù)據(jù)集中選取4個(gè)回歸預(yù)測數(shù)據(jù)集(表1)。本研究使用DBN2、SVR和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對4個(gè)UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸預(yù)測，并使用RMSE、MAE、MAPE對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評價(jià)，評價(jià)結(jié)果見表2至表4。對評價(jià)指標(biāo)RMSE、MAE繪制折線圖(圖3、圖4)。由于yacht數(shù)據(jù)集的MAPE值比其他數(shù)據(jù)集明顯較大，為避免較小的數(shù)值在折線圖中顯示不清晰，將MAPE值的縱坐標(biāo)值取對數(shù)，其對應(yīng)的折線圖如圖5所示。

表1　UCI數(shù)據(jù)集

表2　不同預(yù)測模型的均方根誤差

表3　不同預(yù)測模型的平均絕對誤差

表4　不同預(yù)測模型的平均絕對百分誤差

由表2、表3和圖3、圖4可以看出，DBN2預(yù)測模型的RMSE和MAE在4個(gè)UCI數(shù)據(jù)集上均小于SVR和BP網(wǎng)絡(luò)，說明DBN2模型的預(yù)測能力較強(qiáng)。與BP網(wǎng)絡(luò)相比，DBN2的優(yōu)勢在于通過無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行初始化，使得該模型性能比較穩(wěn)定。SVR通過核函數(shù)將樣本從原空間映射到高維空間，但是該過程僅能對特征進(jìn)行1次特征變換，而DBN2能夠通過2個(gè)隱藏層對原輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行2次特征變換，使其更有利于預(yù)測。

由MAPE的計(jì)算公式可以看出，由于MAPE以預(yù)測因子的實(shí)際值作為分母，當(dāng)預(yù)測因子數(shù)值較小時(shí)，即使實(shí)際值與預(yù)測值的誤差不大，也會導(dǎo)致整個(gè)分式的數(shù)值較大。yacht數(shù)據(jù)集的預(yù)測因子的最小值為0.01，而其他3個(gè)數(shù)據(jù)集的預(yù)測因子的最小值均大于1.00，這是yacht數(shù)據(jù)集的MAPE值明顯大于其他3個(gè)數(shù)據(jù)集的主要原因。

在UCI數(shù)據(jù)集的預(yù)測試驗(yàn)中，DBN2模型的誤差最小，也是最穩(wěn)定的。在數(shù)據(jù)集yacht和airfoil上，SVR預(yù)測模型的RMSE、MAE、MAPE均大于BP網(wǎng)絡(luò)，且從折線圖也可以看出，SVR預(yù)測模型的穩(wěn)定性比BP網(wǎng)絡(luò)好，BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差波動較大與其隨機(jī)初始化參數(shù)有關(guān)。

3.2　小麥蚜蟲短期預(yù)測試驗(yàn)

使用DBN2構(gòu)建小麥蚜蟲百株蚜量預(yù)測模型，小麥蚜蟲百株蚜量的預(yù)測結(jié)果如圖6所示，其發(fā)生程度預(yù)測結(jié)果如圖7所示。

由圖6、圖7可以看出，對于測試集樣本，DBN2的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值非常接近，對于發(fā)生程度較大的情況也能很好地預(yù)測。為了進(jìn)一步驗(yàn)證DBN2模型的效果，將其與SVR、BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比試驗(yàn)。采用RMSE、MAE、MAPE對小麥蚜蟲百株蚜量的預(yù)測誤差進(jìn)行計(jì)算，使用AC計(jì)算發(fā)生程度的預(yù)測準(zhǔn)確率，結(jié)果見表5和表6。

由表5可以看出，對于小麥蚜蟲百株蚜量的預(yù)測，BP網(wǎng)絡(luò)和DBN2的擬合能力相差不大，均優(yōu)于SVR。但是，對測試集進(jìn)行預(yù)測時(shí)，DBN2明顯比SVR和BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測誤差小。

表5　小麥蚜蟲百株蚜量的預(yù)測誤差

表6　小麥蚜蟲發(fā)生程度的準(zhǔn)確率

注：M表示小麥蚜蟲發(fā)生程度的實(shí)際值與預(yù)測值相等的樣本個(gè)數(shù)；D表示實(shí)際值與預(yù)值相差1級的樣本個(gè)數(shù)。

由表6可以看出，DBN2對于小麥蚜蟲發(fā)生程度的預(yù)測準(zhǔn)確率為82.14%，高于SVR以及BP網(wǎng)絡(luò)。對訓(xùn)練集樣本進(jìn)行回代檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，DBN2模型的回代準(zhǔn)確率達(dá)到90.56%。說明基于DBN2的小麥蚜蟲發(fā)生程度預(yù)測模型的擬合能力以及泛化能力均較好。

通過對小麥蚜蟲的百株蚜量以及發(fā)生程度進(jìn)行預(yù)測并進(jìn)行回代檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力最好，但是泛化能力最差；SVR的學(xué)習(xí)能力較差，但是泛化能力較好；DBN2模型的學(xué)習(xí)能力與BP網(wǎng)絡(luò)差距不大，但是其泛化能力最好，明顯優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。與DBN2模型相比，BP網(wǎng)絡(luò)泛化能力差，一方面是因?yàn)閰?shù)的隨機(jī)初始化，使其易陷入局部最優(yōu)，容易過擬合；另一方面其隱藏層只有1層，對特征的變換效果不理想。

通過在UCI數(shù)據(jù)集以及小麥蚜蟲數(shù)據(jù)集的回歸預(yù)測試驗(yàn)，結(jié)果表明，DBN2模型是3種模型中預(yù)測誤差最小，泛化能力最強(qiáng)的。SVR使用核函數(shù)以及結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則使其在小樣本、非線性問題中有許多優(yōu)勢，但是深度信念網(wǎng)絡(luò)模型通過逐層無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練對參數(shù)進(jìn)行初始化，在一定程度上減小了因經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化而導(dǎo)致的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)差距較大的問題，提高了其泛化能力，而且深度信念網(wǎng)絡(luò)可以通過增加隱藏層的層數(shù)對原特征進(jìn)行多次特征變換，使其能夠有效地解決非線性問題。

4　結(jié)論

深度信念網(wǎng)絡(luò)通過多隱層的結(jié)構(gòu)對特征進(jìn)行深度變換，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)特征的自動提取。將深度信念網(wǎng)絡(luò)用于回歸預(yù)測領(lǐng)域可以提取與預(yù)測因子相關(guān)性較高的特征， 有利于提高回歸預(yù)測的準(zhǔn)確性。本研究將深度信念網(wǎng)絡(luò)用于UCI數(shù)據(jù)集以及小麥蚜蟲的短期預(yù)測，結(jié)果表明，DBN2預(yù)測效果優(yōu)于SVR和BP網(wǎng)絡(luò)，深度學(xué)習(xí)為蟲害短期預(yù)測預(yù)警提供了一種可行的方案。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，獲取海量的小麥蚜蟲數(shù)據(jù)，使用層數(shù)更多的深度信念網(wǎng)絡(luò)模型對小麥蚜蟲進(jìn)行預(yù)測，可以進(jìn)一步提高蟲害預(yù)測的準(zhǔn)確率。

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