基于大數據的玉米田四代棉鈴蟲發生量的預測模型

趙雷，楊波，劉勇，牟少敏，溫孚江

山東農業大學農業大數據研究中心，山東 泰安 271018

基于大數據的玉米田四代棉鈴蟲發生量的預測模型

趙雷，楊波，劉勇，牟少敏，溫孚江

山東農業大學農業大數據研究中心，山東 泰安 271018

提出了一種基于支持向量機的預測模型。根據山東省1999-2013年玉米田第四代棉鈴蟲發生程度采集的數據，采用支持向量回歸（SVR）算法，構建了玉米田第四代棉鈴蟲發生程度與其關聯因子間的非線性關系模型，并對該方法進行了測試與分析。結果表明，由SVR預測模型得到的預測發生量與實際發生量基本一致，預測的平均絕對百分比誤差為4.36%，預測值與實際值的相關系數為0.960 6，為玉米田第四代棉鈴蟲的有效防控提供了科學指導。

農業大數據；棉鈴蟲；支持向量回歸；監測預警；玉米

1 引言

隨著云計算、物聯網等技術的迅猛發展，數據正以前所未有的速度不斷地增長和累積，大數據時代已經來臨。依靠數據分析獲得洞察力，做出更好的業務決策是數據分析挖掘的主要目的[1,2]。

預測是大數據的核心。跳出傳統的因果關系的思維局限，通過對大量數據的搜集、挖掘和分析，發現數據間隱藏的相關關系，從而揭示事物發生和發展的內在規律，能做出更快、更符合實際的預測[3,4]。如英國和美國科學家在《Science》發文指出，全球變暖會導致非洲和南美洲高原地帶瘧疾的流行[5]；基于多年的數據挖掘和分析，荷蘭科學家指明，新煙堿類殺蟲劑吡蟲啉的應用是本地食蟲鳥類種群數量減少的主要原因[6]。……