支持向量机在害虫发生量预测中的应用

害虫发生量与其影响因子之间具有复杂的非线性和时滞性关系,传统方法不能很好的分析和拟合高度非线性的害虫发生量变化规律,导致预测精度不理想。为了有效构建害虫发生量与其影响因子之间复杂的非线性关系模型,提高害虫发生量预测精度,提出一种基于支持向量机的害虫发生量预测方法。该方法首先通过F测验对害虫发生量的最佳时滞阶数进行确定,并利用最佳时滞阶数对样本进行重构;然后利用前向浮动因子筛选法对害虫发生量的影响因子进行筛选,筛选出对预测结果贡献大的影响因子;最后采用10折交叉验证得到害虫发生量的最优预测模型。采用粘虫的幼虫发生密度数据在Mat-lab7.0平台下对该方法进行测试与分析,实验结果表明,相对于其它预测方法,支持向量机提高了害虫发生量的预测精度,克服了传统方法的缺陷,更适合于非线性、小样本的害虫发生量预测。