基于FA-SVR的小麦蚜虫发生程度预测模型研究  

作　　者：高风昕 

机构地区：[1]黄淮学院数学与统计学院,河南驻马店463000

出　　处：《农业与技术》2021年第11期12-14,共3页Agriculture and Technology

基　　金：河南省科技攻关(农业)资助项目(项目编号:182102110292);河南省工程研究中心资助项目(项目编号:豫发改高技〔2020〕701号);河南省优秀基层教学组织资助项目(项目编号:豫教高〔2019〕71号)。

摘　　要：根据2009—2020年豫南地区小麦蚜虫的发生程度、逐日气象数据及小麦发育期的相关数据,给出小麦蚜虫发生的17个影响指标,利用因子分析(FA)的方法提取5个公共因子,以此为基础建立基于RBF核函数支持向量机回归(SVR)的小麦蚜虫发生程度预测模型。通过测试样本验证并与多元线性回归方法相比,实证结果表明,该模型预测精度高、泛化能力和时效性强,具有良好的应用前景。

关 键 词：支持向量机回归 核函数 小麦蚜虫 

分 类 号：S431.9[农业科学—农业昆虫与害虫防治]