湖南农业大学东方科技学院,湖南长沙,410128
湖南省教育厅研究资助项目,湖南省科技厅研究资助
针对害虫发生量数据的小样本、非线性特点,提出一种最小二乘支持向量机的害虫预测方法.首先采用多元线性回归分析法选择害虫发生量的影响因子,然后通过遗传算法对最小二乘支持向量机参数进行优化,最后建立害虫发生量与影响因子之间复杂的非线性关系模型.采用二代玉米螟百株幼虫虫量对模型性能进行检验,结果表明,相对于多元线性回归、BP神经网络模型,最小二乘支持向量机提高了二代玉米螟发虫量的预测精度,是一种有效的害虫变化预测方法.
.最小二乘支持向量机在害虫预测中的应用[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2012,(2):