黑龙江省博士后基金(LBH-205033)
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
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- 数量化理论在预测大豆食心虫发生概率上的应用被引量：2
- 2012年
- 大豆食心虫的危害程度(虫食率)受食心虫虫卵的越冬基数、气象条件等定量因素的影响,并受品种、防治情况等定性因素的影响。考虑影响危害程度的11个因素,如上年平均脱荚率、大豆品种、防治情况、越冬幼虫成活率等。利用数量化预测方法所具有的对数据精确性要求不高,同时能考虑定量因子和定性因子的特点,以当年的虫食率为基准变量建立数量化预测模型,对大豆食心虫不同危害程度发生的概率进行预测。在对73个样本三级模型的回报中,完全正确的有63个,回报率为86.30%,预报等级误差为1级的有8个,占总样本数的10.96%,回报精度较好,所建立的模型具有实际意义。
- 祁雪莲邓华玲徐丹赵奎军
- 关键词：大豆食心虫数量化理论I
- 数量化理论模型在大豆食心虫虫食率的预测中的应用被引量：1
- 2012年
- 大豆食心虫的危害程度是由虫食率来决定的,影响大豆食心虫虫食率的因素很多,以往对虫食率的预测方法只是基于定量变量,并且要求预测数据准确,然而影响害虫的危害程度的因素除定量因素外,还有许多定性因素,本文考虑影响大豆食心虫虫食率的定量因素:上年平均脱荚孔数、上年9月(中下旬)平均气温、上年9月份(中下旬)降水量、上年10月份(上旬)降水量、当年7月份平均气温、当年7月份降水量以及当年7月份湿度作自变量和定性因素:大豆品种、幼虫越冬存活率和8月分平均百米蛾量(观测误差较大的数据做为定性变量来考虑),以当年的虫食率作为基准变量建立数量化理论模型,增加了数据资料信息的应用,取得了精确的预测结果,对实际工作有一定的指导意义。
- 祁雪莲邓华玲徐丹赵奎军
- 关键词：大豆食心虫数量化理论I
- 人工神经网络在大豆食心虫虫食率预测中的应用被引量：3
- 2011年
- 大豆食心虫是黑龙江大豆的主要害虫之一,虫食率可以作为大豆食心虫发生程度的预测指标,虫食率受越冬基数和气象条件等多种因素的影响,是一个复杂的非线性非正态系统。根据人工神经网络建模的基本原理,以黑龙江省双城市的数据建立了神经网络预测模型,模型的回测与预测精度都比较高,可以作为大豆食心虫虫食率预测的一种新方法。
- 甄丽萍邓华玲
- 关键词：大豆食心虫虫食率神经网络
- 投影寻踪回归模型在大豆食心虫虫食率预测中的应用被引量：7
- 2009年
- 大豆食心虫的虫食率受越冬基数、气象条件等多种因素的影响,是一个复杂的非线性非正态系统,文章采用投影寻踪回归新技术,建立了大豆食心虫虫食率的预测模型,对历史值的拟合和对预留值的预测效果均令人满意,可以作为大豆虫害预测的一种新手段。
- 徐丹邓华玲
- 关键词：大豆食心虫
