基于混沌理论的害虫发生量非线性建模与预测

为了提高害虫发生量预测的精度，提出一种基于混沌理论的害虫发生量非线性预测模型(PSR–LSSVM)。通过相空间重构对害虫发生量时间序列进行重构，将重构后的害虫发生量序列输入到最小二乘支持向量机进行学习，建立害虫发生量预测模型，采用云南省普洱市思茅区和浙江省仙居县的松毛虫发生面积数据对模型性能进行检验。结果表明，松毛虫发生面积预测值与实际发生值十分接近，2个地区松毛虫发生面积预测结果的平均绝对百分误差分别为0.90%和2.44%，预测结果要优于BP神经网络、线性预测模型