典型文献
上海水蜜桃病虫害模糊时间序列预测模型建立与验证
文献摘要：
为提高上海水蜜桃病虫害的预测精度,笔者深入研究了模糊时间序列预测模型(FTSPM),在模糊C均值聚类算法(FCM)的基础上提出了低噪声模糊C均值聚类算法(LNFCM),从模糊聚类算法调用、历史数据论域划分、模糊关系建立等方面进行了改进和创新,建立了基于LNFCM的自调整模糊时间序列预测模型(LNFCM-SA-FTSPM),并应用上海南汇水蜜桃流胶病发生数据进行了验证.结果表明LNFCM-SA-FTSPM的整体预测性能、模型稳定性、预测准确率和精度都要优于常用的FTSPM模型,能够更好地指导上海水蜜桃病虫害防治工作.
文献关键词：
上海水蜜桃;病虫害;预测模型;聚类
中图分类号：
[3]
农业科学（S）
/
植物保护（S4）
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病虫害及其防治（S43）
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园艺作物病虫害及其防治（S436）
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果树病虫害（S436.6）
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核果类病虫害（S436.62）
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桃病虫害（S436.621）
作者姓名：
王兴旺;郑汉垣;卢勇
作者机构：
上海农林职业技术学院,上海 201699;上海大学计算机工程与科学学院,上海 200444;上海南汇水蜜桃种植基地,上海 201300
文献出处：
引用格式：
[1]王兴旺;郑汉垣;卢勇-.上海水蜜桃病虫害模糊时间序列预测模型建立与验证)[J].中国植保导刊,2022(04):38-43
A类：
上海水蜜桃,FTSPM,LNFCM
B类：
模糊时间序列预测,时间序列预测模型,建立与验证,均值聚类,低噪声,模糊聚类算法,调用,历史数据,论域划分,模糊关系,立等,自调,SA,南汇水蜜桃,流胶病,预测性能,模型稳定性,预测准确率,病虫害防治工作
AB值：
0.184264
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