典型文献
基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报
文献摘要：
贵州是我国辣椒主产区,受大气环流与山区地形的影响,当地降雨多、日照少,病虫害发生严重,导致辣椒减产、品质下降.蚜虫作为辣椒高发虫害之一,影响辣椒正常生长,传播病毒,危害极大.为了准确预测蚜虫的发生,最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害,通过采集辣椒生长期间气象数据,结合人工调查的蚜虫发生情况,基于长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory),构建了蚜虫发生预测模型.结果显示:预测准确度为87％,预测发生精准率为92％,预测发生召回率为93％,预测发生F1分值为92％,模型精度较高,可为辣椒蚜虫预测研究提供参考,进而为辣椒种植及时采取防治蚜虫措施提供技术支撑与决策支持.
文献关键词：
辣椒;蚜虫;深度学习;农业气象;预测
中图分类号：
作者姓名：
刘凯歌;吴康云;邢丹;宋敏;牟玉梅;李明
作者机构：
贵州春芯科技有限公司, 贵阳 550081;北京市农林科学院信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心/农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心/中国气象局-农业农村部都市农业气象服务中心/农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室(北京), 北京 100097;石河子大学农学院/特色果蔬栽培生理与种质资源利用兵团重点实验室, 新疆石河子 832003;贵州省农业科学院辣椒研究所, 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]刘凯歌;吴康云;邢丹;宋敏;牟玉梅;李明-.基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报)[J].辣椒杂志,2022(01):18-22,35
A类：
B类：
蚜虫,生气,气象条件,初报,主产区,大气环流,山区地形,日照,病虫害,减产,准确预测,辣椒生长,生长期间,气象数据,长短期记忆神经网络,Long,Short,Term,Memory,发生预测,预测准确度,召回率,模型精度,预测研究,辣椒种植,决策支持,农业气象
AB值：
0.362848
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