马尾松毛虫2～3龄高峰期预报神经网络建模试验

摘要：根据安徽省安庆市大观区马尾松毛虫监测数据，通过神经网络模型建模进行试验，结果表明，选择合适的神经网络模型和训练参数，其预测精度完全可以满足生产预报要求。

关键词：马尾松毛虫；幼虫高峰期；神经网络；预报

基金项目：林业公益性行業科研项目“全国林业生物灾害精细化预报及管理基础应用研究”（201404410）

中图分类号： S763.3；S763.7 文献标识码： A DOI编号： 10.14025/j.cnki.jlny.2018.14.066

1 数据来源与预处理

马尾松毛虫（Dendrolimus punctatus Walker）发生期数据来源于历年监测数据，气象数据来源于国家气候中心，为便于建模分析，将发生期数据的日期格式（年/月/日）转换成日历天。由于马尾松毛虫最佳防治时期为2～3龄幼虫期，将2～3龄幼虫高峰期作为预报因变量（目标变量Targets），气象数据作为自变量（输入变量Input）。

此外，大观区属于2～3代马尾松毛虫发生区，以幼虫越冬，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。

转换成日历天的2～3龄幼虫高峰期数据如表1所示。

2 输入变量的筛选

将表1数据与相应的气象数据合并，采用Excel2016对进行相关性分析，通过相关性分析，第一代2～3龄幼虫高峰期与第1、2龄平均气温，第1、2龄积温（日度），第1、2龄极低气温，卵期极低气温相关性较高；第二代2～3龄幼虫高峰期与成虫始见期，卵期平均气温，卵期积温（日度），第1、2龄极低气温相关性较高[1-9]。

3 建模试验工具选择

选择Matlab2016a中神经网络工具Neural Net Fitting进行建模试验。

4 第一代2～3龄幼虫高峰期建模试验

将第一代2～3龄幼虫高峰期数据（目标变量Targets）命名为变量t1y，将自变量（输入变量Input）第1、2龄平均气温，第1、2龄积温（日度），第1、2龄极低气温，卵期极低气温命名为t1x，选择合适的网络训练参数，进行神经网络训练。网络训练如图1：

训练结果，训练样本、验证样本、测试样本的R值分别为0.875337、1和1。误差直方图如图2，训练样本、验证样本、测试样本、所有数据回归图如图3：

5 第二代发生量建模试验

将第二代2～3龄幼虫高峰期数据（目标变量Targets）变量命名为t2y，将自变量（输入变量Input）成虫始见期，卵期平均气温，卵期积温（日度），第1、2龄极低气温命名为t2x，选择合适的网络训练参数，进行神经网络训练。网络训练如图4：

训练结果，训练样本、验证样本、测试样本的R值分别为0.402150、1和1。误差直方图如图5，训练样本、验证样本、测试样本、所有数据回归图6：

6 讨论

从图3和图6可以看出，本次建模试验的验证样本、测试样本的R值均为1。因此，只要选择合适的建模因子和网络训练参数，通过神经网络建模，完全可以对马尾松毛虫2～3龄幼虫高峰期进行预测，且预测精度可以满足生产预报要求[10-13]。

参考文献

[1]张国庆.基于TSE分析理论的林业生物灾害精细化预报技术研究[J].现代农业科技，2014（20）：155-157.

[2]张国庆.基于系统关键因子分析理论的林业有害生物防治关键期分析技术研究[J].现代农业科技，2014（19）：200-202.

[3]张国庆.复杂系统生态论方法及其应用[J].现代农业科技，2013（11）：190-193.

[4]张国庆.基于高分辨率遥感数据与TSE方法的生态系统精细化管理技术研究[J].现代农业科技，2015（16）：154～157.

[5]张桢.潜山县松毛虫病调查分析及精细化预防对策[J].现代农业科技，2015（15）：148-150.

[6]汪全兵，陈南松，张国庆.马尾松毛虫精细化预报回归建模试验研究[J].现代农业科技，2015（18）：173.

[7]贺刚，操丙周，张国庆.马尾松毛虫精细化预报多层感知器建模试验研究[J].现代农业科技，2015（16）：174.

[8]张国庆.森林健康与林业有害生物管理[J].四川林业科技，2008，29（06）：77-80.

[9]张国庆.基于生态论的生物灾害精细化预报理论研究[J].现代农业科技，2014（20）：148-152

[10]张国庆.基于系统健康管理理论的林业生物灾害精细化预报管理研究[J].现代农业科技，2014（19）：198-199.

[11]储江山，徐胜利，张国庆.生物灾害精细化预报算法试验研究——以潜山县马尾松毛虫为例[J].现代农业科技，2015（18）：172.

[12]朱纯祥，张汪炎，胡德松，张国庆.林业生物灾害精细化预报理论基础与技术集成——以潜山县马尾松毛虫为例[J].现代农业科技，2015（17）：202-204.

[13]熊端元，朱汪兴，张国庆.马尾松毛虫精细化预报径向基函数建模试验研究[J].现代农业科技，2015（16）：163.

作者简介：丁邦达，本科学历，工程师，研究方向：林业技术