馬尾松毛蟲2～3齡高峰期預(yù)報神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模試驗

摘要：根據(jù)安徽省安慶市大觀區(qū)馬尾松毛蟲監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建模進行試驗，結(jié)果表明，選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練參數(shù)，其預(yù)測精度完全可以滿足生產(chǎn)預(yù)報要求。

關(guān)鍵詞：馬尾松毛蟲；幼蟲高峰期；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；預(yù)報

基金項目：林業(yè)公益性行業(yè)科研項目“全國林業(yè)生物災(zāi)害精細化預(yù)報及管理基礎(chǔ)應(yīng)用研究”（201404410）

中圖分類號： S763.3；S763.7 文獻標識碼： A DOI編號： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.14.066

1 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

馬尾松毛蟲（Dendrolimus punctatus Walker）發(fā)生期數(shù)據(jù)來源于歷年監(jiān)測數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)來源于國家氣候中心，為便于建模分析，將發(fā)生期數(shù)據(jù)的日期格式（年/月/日）轉(zhuǎn)換成日歷天。由于馬尾松毛蟲最佳防治時期為2～3齡幼蟲期，將2～3齡幼蟲高峰期作為預(yù)報因變量（目標變量Targets），氣象數(shù)據(jù)作為自變量（輸入變量Input）。

此外，大觀區(qū)屬于2～3代馬尾松毛蟲發(fā)生區(qū)，以幼蟲越冬，為了體現(xiàn)馬尾松毛蟲發(fā)生發(fā)展時間上的完整性，在數(shù)據(jù)處理時，將越冬代數(shù)據(jù)與上一年第二代數(shù)據(jù)合并，這樣，就在時間上保持了一個馬尾松毛蟲世代的完整性，更便于建模和預(yù)測。

轉(zhuǎn)換成日歷天的2～3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)如表1所示。

2 輸入變量的篩選

將表1數(shù)據(jù)與相應(yīng)的氣象數(shù)據(jù)合并，采用Excel2016對進行相關(guān)性分析，通過相關(guān)性分析，第一代2～3齡幼蟲高峰期與第1、2齡平均氣溫，第1、2齡積溫（日度），第1、2齡極低氣溫，卵期極低氣溫相關(guān)性較高；第二代2～3齡幼蟲高峰期與成蟲始見期，卵期平均氣溫，卵期積溫（日度），第1、2齡極低氣溫相關(guān)性較高[1-9]。

3 建模試驗工具選擇

選擇Matlab2016a中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具Neural Net Fitting進行建模試驗。

4 第一代2～3齡幼蟲高峰期建模試驗

將第一代2～3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)（目標變量Targets）命名為變量t1y，將自變量（輸入變量Input）第1、2齡平均氣溫，第1、2齡積溫（日度），第1、2齡極低氣溫，卵期極低氣溫命名為t1x，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖1：

訓(xùn)練結(jié)果，訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本的R值分別為0.875337、1和1。誤差直方圖如圖2，訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本、所有數(shù)據(jù)回歸圖如圖3：

5 第二代發(fā)生量建模試驗

將第二代2～3齡幼蟲高峰期數(shù)據(jù)（目標變量Targets）變量命名為t2y，將自變量（輸入變量Input）成蟲始見期，卵期平均氣溫，卵期積溫（日度），第1、2齡極低氣溫命名為t2x，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練如圖4：

訓(xùn)練結(jié)果，訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本的R值分別為0.402150、1和1。誤差直方圖如圖5，訓(xùn)練樣本、驗證樣本、測試樣本、所有數(shù)據(jù)回歸圖6：

6 討論

從圖3和圖6可以看出，本次建模試驗的驗證樣本、測試樣本的R值均為1。因此，只要選擇合適的建模因子和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，完全可以對馬尾松毛蟲2～3齡幼蟲高峰期進行預(yù)測，且預(yù)測精度可以滿足生產(chǎn)預(yù)報要求[10-13]。

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作者簡介：丁邦達，本科學(xué)歷，工程師，研究方向：林業(yè)技術(shù)