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

文献类型： 中文期刊

第一作者： 刘凯歌

作者： 刘凯歌;吴康云;邢丹;宋敏;牟玉梅;李明

作者机构：

关键词： 辣椒;蚜虫;深度学习;农业气象;预测

期刊名称： 辣椒杂志

ISSN： 1672-4542

年卷期： 2022 年 20 卷 001 期

页码： 18-22,35

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.

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