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文檔簡介
1、如何提高害蟲預(yù)測預(yù)報特別是中長期預(yù)測預(yù)報的準確率,始終是農(nóng)作物害蟲預(yù)測預(yù)報工作中的核心和熱點問題。由于生態(tài)系統(tǒng)本身所固有的復(fù)雜性特點,造成害蟲種群動態(tài)變化表現(xiàn)出不均勻性、差異性、多樣性、突發(fā)性和隨機性等特征,導(dǎo)致了害蟲的預(yù)測預(yù)報在準確率方面或多或少的存在著不盡如人意。近年來,得益于預(yù)測相關(guān)理論和信息技術(shù)的進步,農(nóng)作物害蟲預(yù)測預(yù)報技術(shù)也有了長足的發(fā)展,其中,將傳統(tǒng)的線性理論與非線性科學(xué)中的分形、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌和小波分析等理論有機結(jié)合,建立
2、各學(xué)科相互融合的方法論,實現(xiàn)害蟲發(fā)生的分析與描述,建立快速準確的預(yù)測預(yù)報體系,是害蟲預(yù)測預(yù)報發(fā)展的新方向之一。目前,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、混沌、分形在害蟲預(yù)測預(yù)報中已有應(yīng)用,而作為非線性理論重要組成部分的小波分析理論在害蟲預(yù)測領(lǐng)域尚未有應(yīng)用。
本論文借助于小波分析理論的發(fā)展,首次將小波分析方法系統(tǒng)地引入到農(nóng)作物害蟲預(yù)測預(yù)報領(lǐng)域,利用小波分析時頻局部化好的優(yōu)勢對害蟲發(fā)生進行了精細化的分析,基于害蟲發(fā)生的歷史調(diào)查數(shù)據(jù)研究了如何利用小波方法
3、分析害蟲發(fā)生的特征和規(guī)律,深入探討了小波分析如何與時間序列分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,以實例分析為基礎(chǔ)建立了新的害蟲預(yù)測模型,并對模型進行了檢驗。概括起來,本論文主要研究結(jié)果如下:
1、基于小波分析的方法,對害蟲年際和年代際發(fā)生規(guī)律進行分析,通過對鄆城縣2、3、4代棉鈴蟲年卵量時間序列、煙臺市1、2代玉米螟年誘蛾量時間序列以及濟寧市、文登市2代粘蟲年誘蛾量時間序列的實例分析結(jié)果表明:小波分析可以清晰的挖掘出害蟲發(fā)生的年際和年代際
4、周期,分析確定其中的主要周期,展現(xiàn)各演變周期中害蟲數(shù)量的高低波動、分布變化以及周期突變點、周期拐點等特征;基于多分辨率分析的方法,對害蟲的短期變化特征進行分析,通過臨清市1995年、汶上縣1994年棉鈴蟲逐日誘蛾量時間序列以及招遠市2008年金紋細蛾逐日誘蛾量時間序列的實例分析結(jié)果表明:小波分析能夠?qū)οx在一年中的世代更替、發(fā)生高峰等特征進行準確定位。
2、利用Lipschitz指數(shù)對害蟲發(fā)生時間序列的周期突變點進行奇異性
5、分析,通過對煙臺市1代玉米螟年蛾量時間序列和鄆城縣二代棉鈴蟲年卵量時間序列中部分周期突變點的實例分析結(jié)果表明:結(jié)合小波變換所得到的Lipschitz指數(shù)能夠揭示害蟲發(fā)生時間序列中各周期突變點不同的奇異性特征并衡量了各突變點的奇異性大小。
3、將小波分解應(yīng)用于害蟲發(fā)生非平穩(wěn)時間序列的分析和預(yù)測,通過小波分解,將非平穩(wěn)時間序列分離為多個分量,然后分別針對各分量進行分析和建模,最后將各分量模型進行組合,從而得到原非平穩(wěn)時間序列的
6、預(yù)測模型。通過對煙臺市一代玉米螟發(fā)生程度非平穩(wěn)時間序列和文登市一代玉米螟蛾量非平穩(wěn)時間序列進行的實例分析建模表明:小波分析適合于處理非平穩(wěn)時間序列,對于那些采用傳統(tǒng)非平穩(wěn)時間序列分析難以完成建模的害蟲發(fā)生非平穩(wěn)時間序列,該方法能夠很好的完成建模。
4、將徑向基小波網(wǎng)絡(luò)首次引入農(nóng)作物害蟲預(yù)測預(yù)報領(lǐng)域,并改進了徑向基小波網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,使之適合于害蟲預(yù)測的應(yīng)用。以惠民縣棉鈴蟲的監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的2代棉鈴蟲卵量峰值日期9維輸入
7、1維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型、以魯西棉區(qū)棉鈴蟲監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的2代棉鈴蟲發(fā)生程度6維輸入1維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型、以德州市玉米螟監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的1代玉米螟發(fā)生程度5維輸入4維輸出徑向基小波網(wǎng)絡(luò)模型,并分別利用5年的實況數(shù)據(jù)對上述3個模型的預(yù)測效果進行了檢驗,檢驗結(jié)果表明上述3個模型的預(yù)測效果令人滿意。
5、基于cmor(l)-1復(fù)小波變換和統(tǒng)計分析的相關(guān)分析,對害蟲發(fā)生與氣象因素之間的多尺度相關(guān)性進行了研究和初步探
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