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一种基于LSTM的草莓白粉病预测方法

文献类型: 中文期刊

作者: 李扬 1 ; 腰彩红 1 ; 兰璞 1 ; 田涛 1 ; 孙海波 1 ; 王建春 1 ;

作者机构: 1.天津市农业科学院

关键词: 草莓白粉病;预测方法;长短时记忆网络(LSTM);环境因子

期刊名称: 江苏农业科学

ISSN: 1002-1302

年卷期: 2022 年 50 卷 021 期

页码: 195-199

收录情况: 北大核心

摘要: 草莓白粉病是近年来影响草莓品质和产量的主要病害之一,为了准确预判日光温室草莓白粉病的发生,尽早采用防治手段减少药物使用,设计了基于长短时记忆网络(LSTM)的日光温室草莓白粉病预测模型.运用无线环境数据采集设备对温室内草莓生长环境因子(空气温度、空气相对湿度、光照强度、土壤温度、土壤相对湿度)进行实时动态监测,并同步进行白粉病流行调查.在此基础上首先总结了日光温室草莓白粉病易发区域,作为病情监测重点区域,用于在模型预测发病时指导人工重点观测.同时采用LSTM模型构建了日光温室草莓白粉病预测模型,预测草莓白粉病是否发生.选取了25项环境相关指标,分别使用发病前7d至发病前4d、发病前4d和发病前7d的环境数据作为输入训练模型,并比较预测效果.结果表明使用发病前7d至发病前4d的环境数据作为模型输入可以准确预测出草莓白粉病发病,精度达到93%,与以发病前7 d的环境数据作为输入的模型相比,预测准确度相当,但使用输入数据更少,可以提前3d预判出白粉病发病,取得了较好的效果,具有良好应用前景.

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