基于深度学习的小麦蚜虫预测预警  

Forecast and early warning for wheat aphid based on deep learning

作　　者：王秀美[1,2] 牟少敏[1,2] 邹宗峰[3] 时爱菊[4] 

机构地区：[1]山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018 [2]山东农业大学农业大数据研究中心,山东泰安271018 [3]山东省烟台市农业技术推广中心植保站,山东烟台264001 [4]山东农业大学化学与材料科学学院,山东泰安271018

出　　处：《江苏农业科学》2018年第5期183-187,共5页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：山东省自然科学基金(编号:ZR2012FM024);2013年山东省农业重大应用技术创新课题

摘　　要：小麦蚜虫对小麦的产量和品质影响较大,为及时准确地掌握小麦蚜虫的发生情况,提高小麦蚜虫预测的准确率,将深度信念网络用于小麦蚜虫的短期预测,并对小麦蚜虫发生量以及发生程度进行预测。使用的深度信念网络预测模型含2个隐藏层,通过无监督逐层预训练对网络参数进行初始化,并用有监督微调对网络参数进一步优化,提高预测准确率。最后在国际标准数据集(university of californiairvine,简称UCI)和小麦蚜虫数据集将深度信念网络与支持向量回归(support vector regression,简称SVR)、BP(back propagation)神经网络进行对比试验。结果表明,与浅层学习模型相比,深度信念网络的预测误差较小、推广能力强,可以为小麦蚜虫的防治提供及时有效的指导。

关 键 词：深度信念网络 小麦蚜虫 预测预警 支持向量回归 BP神经网络 

分 类 号：S126[农业科学—农业基础科学] TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]