基于投影寻踪理论的稻飞虱发生程度预测模型

稻飞虱发生程度与相关气候因子的数据大多具有高维非正态、非线性特征,采用统计预测法会出现预测效果的不稳定,采用人工神经网络预测模型需要较多的训练样本.投影寻踪模型把高维数据投影到低维子空间上,对数据结构进行分析,一定程度上解决了非线性、非正态问题.本文建立了浙江省新昌县单季晚稻稻飞虱主害代发生程度的投影寻踪预测模型,并与BP神经网络模型、线性回归模型的预测结果进行了对比.结果表明:投影寻踪模型优于BP神经网络模型、线性回归模型;投影寻踪模型的历史符合率和预测准确率均为100%;BP神经网络模型历史符合率达到100%,但预测偏差较大;线性回归模型历史符合率和预测偏差均较大.可见,投影寻踪模型在稻飞虱发生程度的预测上具有较好的应用前景.     

龙井43春季茶叶生化成分对气象因子的敏感性分析

利用支持向量机分析了气象条件对龙井43茶树春季生产的茶叶中茶多酚、氨基酸、咖啡因、总儿茶素含量的影响。结果表明:支持向量机能很好地分析气象因子与茶叶生化成分的关系;茶叶生化成分和气象因子的相关性大小与茶叶生化成分和该气象因子的敏感性排序不存在一一对应关系;气象因子对龙井43春茶生化成分的影响可划分为敏感区间和不敏感区间,在敏感区间,生化成分随气象因子显著变化;在不敏感区间,生化成分不随气象因子变化。