应用马尔科夫链模型对草地螟发生程度的预测

草地螟Loxostege stictialis L.是我国北方农牧业生产上一种重要迁飞性、暴发性害虫,一旦暴发会给当地农牧生产造成严重危害.根据康保县1977-2008年1代草地螟幼虫发生程度的时间序列资料,应用马尔科夫链的转移概率预测法,构建了1～3阶转移概率矩阵,组建模型对该县2009-2011年1代草地螟发生程度进行了预测,结果与大田实际发生情况完全一致,准确率100％.对1980-2011年的历史资料进行回检,历史符合率89.9％,该方法可对草地螟进行长期预报,为草地螟长期预报提供了一种准确有效的方法,对草地螟发生程度的长期预报具有重要指导意义.     

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.     

判别分析在晚稻稻飞虱发生量预测上的应用

褐飞虱Nilaparvatalugens（stal）和白背飞虱Sogatellafurcifera（Horvath）在湘北稻区是晚稻后期的重要害虫。因其发生频率、化防难度及对稻谷产量与稻草质量的影响均居其他害虫之首而在防治上倍受重视。然而，当今对该混合种群主害代（五代）的发生量预测，一般是在田间查得虫口密度资料或卵块的发育进度，预报初孵若虫高峰期的同时，建议开展大田普查，再参照防治指标，决定是否防治。这样的技术指导使农户执行起来存在诸多困难，因而导致化防中的很大盲目性。鉴于此，作者采用Hsher准则下二类判别分析方法l’］，作出了三因于两分类判…     

应用马尔可夫链理论对褐飞虱和白背飞虱发生程度的预测

褐飞虱Nilaparvata lugens (Stál)和白背飞虱Sogatella furcifera (Horváth) 是我国稻区的主要迁飞性害虫,给水稻生产带来严重危害.以重庆市秀山县1983～2007年田间褐飞虱和白背飞虱发生程度的时间序列资料,运用基于马尔可夫链理论的转移概率预测法,构建了1～5阶转移概率矩阵,根据每一阶概率矩阵单独进行回报的历史符合率计算各阶转移概率矩阵的权重,以预报年前5a褐飞虱和白背飞虱的连续发生状态预测第6年的发生级别.回报20a的结果历史符合率均达到90%,对2008年的预测也符合当年田间实际发生情况.该方法构建的5阶转移概率矩阵及其权重对于秀山县及其邻近地区褐飞虱和白背飞虱发生程度的长期预报具有重要指导意义,为害虫的长期可预测性提供了一种快速、有效的方法.     

高粱蚜发生程度的预测研究

通过１８年的田间调查和研究,得知高粱蚜的发生程度与麦蚜的发生程度呈负相关（ｒ＝－０．８９９８）,因此即可用麦蚜发生程度预测后期高粱蚜的发生程度,预测回归式为ｙ＝５．９０１１－０．９８７４ｘ。该预报方法较常规测报法在时间上提早了１个月。经多年检验,预报准确率颇高。     

基于BP人工神经网络方法的广西稻飞虱发生等级预测

利用广西45个农业病虫测报站1988—2012年稻飞虱发生等级及1987—2012年气象要素、大气环流特征量等资料,采用模糊聚类分析、BP人工神经网络等方法,将广西早稻稻飞虱发生等级分为桂东、桂西南和桂西北3个区域,分别对各区域稻飞虱发生等级进行预测。结果表明:各区域稻飞虱发生等级与气象要素及大气环流密切相关,冬春季气温高、雨日多、湿度大、光照少等因素均利于稻飞虱发生,副热带高压、印缅槽和西南气流等均对稻飞虱发生等级有影响;各区域稻飞虱发生等级序列从冬春季气象要素、大气环流特征量中选择初选预测因子,对初选预测因子作EOF展开构造综合预测因子,分区建立预测模型并进行交叉检验表明,3个区域的人工神经网络模型平均拟合绝对误差比逐步回归模型分别小0.07、0.1和0.02,2011、2012年独立样本预测试验表明,人工神经网络模型和逐步回归模型的实际预测绝对误差为0.42和0.5,可见稻飞虱发生等级的BP人工神经网络预测模型比传统逐步回归模型有更好的拟合和预测效果,为稻飞虱与气象要素之间的非线性关系研究开拓新的思路。     

应用马尔可夫链模型预测长爪沙鼠和黑线仓鼠种群数量

依据1984～2004年21年在呼和浩特郊区对长爪沙鼠(Meriones unguiculatus)和黑线仓鼠(Cricetulus barabansis)种群数量动态的调查数据,结合优选法(0.618法),应用加权马尔可夫链预测模型,建立了长爪沙鼠和黑线仓鼠种群数量预测模型。应用此模型分别预测了长爪沙鼠和黑线仓鼠2004年的种群数量,预测值与实测值相符,预测准确。同时,预测了未来三年(2005～2007年)长爪沙鼠和黑线仓鼠的种群数量。结果表明,此方法计算简便、准确、可靠,为鼠类种群数量的预测提供了新的方法。     

多层次模糊综合评判法预测稻瘿蚊发生程度

本文系统考虑稻瘿蚊的多种发生因素,把其分为4个层次并赋予不同权重,采用多层次模糊综合评判法预测晚稻稻瘿蚊发生程度,历史符合率达100％,并能提前20天以上预报。     

单季晚稻褐飞虱发生程度的气候诊断

应用数理统计方法 ,分析了上海地区单季晚稻褐飞虱发生程度、始见期与气候生态因子的关系。结果表明 ,上海地区单季晚稻褐飞虱始见期与当年 4月 16～ 30日的降水日数、上年 10月份 5 0 0hPa 110°～ 15 0°E平均副热带高压脊线位置间的相关系数分别为 - 0 . 6 30 7、0 . 4 871。单季晚稻褐飞虱的发生程度与当年 1月 1日～ 2月 10日平均最低气温的相关系数为 - 0 . 5 2 18,与当年 7月份降水量的相关系数为 0 . 5 2 0 3,与上年 12月份 5 0 0hPa 110°～ 15 0°E内平均副热带高压脊线位置的相关系数为- 0 5 374。当ElNino发生强度强且发生时间在春季 ,则当年上海地区单季晚稻褐飞虱发生程度为重 ;当ElNino发生强度在中等以上且发生时间在秋季 ,则次年上海地区单季晚稻褐飞虱发生程度为重。LaNina事件与上海地区单季晚稻褐飞虱发生程度的关系不明显。     

重庆市秀山县稻飞虱发生特点及其原因分析

重庆市秀山地区稻飞虱的发生主害种类为白背飞虱Sogatellafurcifera和褐飞虱Nilaparvatalugens,白背飞虱的危害重于褐飞虱 ;白背飞虱 1年发生 5～ 6代 ,以 4 ( 3)代为主害代 ,田间发生 2～ 3次若虫高峰 ,以第 2次为主害代峰、虫量最大 ;褐飞虱 1年发生 4～ 5代 ,以 5 ( 4 )代为主害代 ,田间发生 3～ 4次若虫高峰 ,以第 3次为主害代峰、虫量最大 ;( 3)稻飞虱重发年比例高 ,达 85 %以上 ;( 4 )白背飞虱呈逐年加重和主害期提前、褐飞虱呈逐年减轻和主害期推迟的趋势。其主要原因是 :特殊的槽谷地形、迁入虫量大、品种及栽培技术的变化、防治技术的提高和气候条件有利等。     

基于人工神经网络的刚竹毒蛾发生面积的预测模型

根据神经网络的基本原理,结合福建省尤溪县气象因子及刚竹毒蛾发生面积的实测数据,建立神经网络模型。结果表明:所建立的BP神经网络模型,具有满意的拟合精度和预测精度。2个预留调查点的平均预测精度达96.55%,预测准确率为100%。     

Markov chain analysis finds a significant influence of neighboring bases on the occurrence of a base in eucaryotic nuclear DNA sequences both protein-coding and noncoding

Summary Sixty-four eucaryotic nuclear DNA sequences, half of them coding and half noncoding, have been examined as expressions of first-, second-, or third-order Markov chains. Standard statistical tests found that most of the sequences required at least second-order Markov chains for their representation, and some required chains of third order. For all 64 sequences the observed one-step second-order transition count matrices were effective in predicting the two-step transition count matrices, and 56 of 64 were effective in predicting the three-step transition count matrices. The departure from random expectation of the observed first- and second-order transition count matrices meant that a considerable sample of eucaryotic nuclear DNA sequences, both protein coding and noncoding, have significant local structure over subsequences of three to five contiguous bases, and that this structure occurs throughout the total length of the sequence. These results suggested that present DNA sequences may have arisen from the duplication, concatenation, and gradual modification of very early short sequences.     

基于小波神经网络的麦蚜发生程度预测模型

【目的】建立基于小波神经网络病虫害预测预报模型,对提前采取防病防虫措施、减少农作物病虫害损失、提高农作物产量与质量具有重要意义。【方法】本研究以山西省运城市芮城县1980-2014年麦蚜发生程度和气象因子数据为基础,采用主成分分析法从40个基础气象因子中整合形成9个新的自变量输入模型,采用试凑法筛选隐含层节点数,用1980-2009年的数据进行网络训练,对2010-2014年麦蚜发生程度进行回测,建立了以Morlet小波函数为传递函数的小波神经网络模型,并与以Sigmoid函数为传递函数的BP神经网络模型进行了比较。【结果】小波和BP神经网络两种模型对训练样本的平均拟合精度均有10年以上超过80%,两者MAPE 值分别为 89.83% 和83.07%,MSE 值分别为0.0578和0.6192。【结论】两个模型都能较好地描述麦蚜发生程度;从预测精度和模型的稳定性来看,小波神经网络好于BP神经网络。