神经网络预警系统及其在害虫预测中的应用

利用神经网络的基本原理 ,结合气象因子以及江苏通州市田间褐飞虱发生程度的实测数据 ,建立了该地的神经网络长期预警系统。经实例验证 ,该方法的预测精度达 80 % ,为害虫的长期可预测性提供了一种新的方法     

相空间重构与神经网络融合预测模型及其在害虫测报中的应用

针对混沌时间序列,建立了相空间重构和BP神经网络融合预测模型,经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,避免了一般混沌预测要求较长时间序列的缺陷,为害虫的可预测性提供了一种新的依据。     

中晚粳稻区褐飞虱防治策略的研究

为了解二代褐飞虱对粳稻的为害损失,确定合理的防治指标和防治策略,为科学使用噻嗪酮、吡虫啉等药剂防治稻飞虱提供依据,作者在武育粳３号上,通过接不同的虫量,并进行笼罩的方法,研究了二代褐飞虱的增殖规律和为害损失及防治指标。并进行了锐劲特防治不同世代褐飞虱策略试验。结果表明,不同水稻生育期,不同虫口密度的褐飞虱的增长速度不一样;在水稻同一生育期,低密度的增殖速度要大于高密度,但总虫量高密度区显著高于低密度区。二代褐飞虱百丛虫量与水稻产量损失呈极显著正相关（ ｒ＝ ０．９５７６**）,关系式为 ｙ＝－ １８．３３０２＋ １０． ２８９２ｌｇｘ（ｘ为 ８月上旬褐飞虱百丛虫量）,防治指标为 １１０－１２０头。因此,在早发年,迁入量较大的年份必须采取“治二压三控四”的策略,１９９６－１９９７年全面推广这一策略,成效显著。     

稻纵卷叶螟发生程度的神经网络预警

利用神经网络的原理,结合500pb西太平洋副热带高压以及江苏省通州市稻纵卷叶螟发生程度的数据,建立了该地的神经网络中期预警模型,结果表明,这一方法是可行的,同时也说明了对分级量这样的离散数据可以直接进行建模预测。文中还讨论了其研究和应用前景。     

二代褐飞虱对粳稻危害损失及防治指标研究

不同水稻生育期．褐飞虱的不同虫口密度的增长倍数不同;同一生育期．以低密度的增殖倍数大于高密度．但总虫量仍以高密度处理极显地高于低密度处理。水稻产量损失与二代褐飞虱百丛虫量间呈显正相关(r=0．9557^ ),两关系式为：Y=-16．3732 9．437tg(x);防治指标为150-200头／百丛。当二代楫飞虱早发、中等以上发生程度时．必须施药防治。