基于神经网络的马尾松毛虫精细化预报Matlab建模试验.pdfVIP

基于神经网络的马尾松毛虫精细化预报 Matlab 建模试验 张国庆 （安徽省潜山县林业局） 1. 数据来源 马尾松毛虫发生量、 发生期数据来源于潜山县监测数据， 气象数据来源于国家气候中心。 2. 数据预处理 为了体现马尾松毛虫发生发展时间上的完整性， 在数据处理时， 将越冬代数据与上一年 第二代数据合并， 这样， 就在时间上保持了一个马尾松毛虫世代的完整性， 更便于建模和预 测。 （1）气象数据处理 根据 《松毛虫综合管理 》、《中国松毛虫》 等学术资料以及近年来有关马尾松毛虫监测预 报学术论文， 初步选择与松毛虫发生量、 发生期有一定相关性气象因子， 包括卵期极低气温， 卵期平均气温，卵期积温（日度） ，卵期降雨量，第 1、2 龄极低气温，第 1、2 龄平均气温， 第 1、2 龄积温（日度） ，第 12 龄降雨量，幼虫期极低气温，幼虫期平均气温，幼虫期积温 （日度），幼虫期降雨量，世代极低气温，世代平均气温，世代积温（日度） ，世代降雨量共 16 个变量。将来自于国家气候中心的气象原始数据，按年度分世代转换成上述 16 个变量数 据系列。 （2 ）发生量数据处理 为了在建模时分析发生强度，在对潜山县 1983～2014 年原始监测数据预处理时，按照 “轻”、“中”、“重”3 个强度等级，分类按世代逐年汇总。 （3）发生期数据处理 首先对潜山县 1983～2014 年原始发生期监测数据按世代逐年汇总，然后日期数据转换 成日历天，使之数量化，以便于建模分析。 3. 因子变量选择 通过相关性分析和建模试验比较，第一代发生量因子变量选择第 1、2 龄极低气温，卵 期极低气温，上一代防治效果，上一代防治面积；第二代发生量因子变量选择第 1、2 龄极 低气温，卵期极低气温，上一代防治效果，上一代防治面积，第 1、2 龄降雨量，卵期降雨 量；第一代幼虫高峰期因子变量选择第 1、2 龄平均气温，第 1、2 龄积温（日度） ，第 1、2 龄极低气温，卵期极低气温；第二代幼虫高峰期因子变量选择成虫始见期，卵期平均气温， 卵期积温（日度） ，第 1、2 龄极低气温。 将第一代发生量变量命名为 s1y，因变量命名为 s1x ；第二代发生量变量命名为 s2y，因 变量命名为 s2x ；第一代幼虫高峰期变量命名为 t1y ，因变量命名为 t1x ；第二代幼虫高峰期 变量命名为 t2y ，因变量命名为 t2x 。 4. 第一代发生量建模试验 4.1 程序代码 程序代码（ Simple Script ）为： % Solve an Input-Output Fitting problem with a Neural Network % Script generated by Neural Fitting app % Created Wed Oct 28 19:28:48 CST 2015 % % This script assumes these variables are defined: % % s1x - input data. % s1y - target data. x = s1x; t = s1y;