基于径向基小波网络的二代棉铃虫卵峰日预测模型

为了提高害虫预报的准确率,将径向基小波网络首次引入农作物害虫预测预报领域,改进了径向基小波网络的学习算法,使之适合于害虫预测的应用:利用径向基小波函数族时、频两域支撑完全或部分覆盖被分析数据序列时、频两域支撑的原理来确定小波函数族尺度参数和平移参数取值;根据中心向量之间的欧式距离大小来初步筛选隐含层神经元。在实例分析中,本文利用1966-1995年山东省惠民县棉铃虫Helicoverpaarmigera的监测数据建立了基于径向基小波网络的2代棉铃虫卵量峰值日期预测模型,利用1996-2000年的监测数据对模型进行了检验。检验结果表明:在5年的预测数据中,4年的预测数据偏差在3d以内,另外1年的预测数据偏差4d,预测效果令人满意。本文为害虫预测预报研究提供了一种可行的新方法。