文献类型： 中文期刊
作者： 刘凯歌 1 ; 吴康云 2 ; 邢丹 2 ; 宋敏 1 ; 牟玉梅 2 ; 李明 1 ;
作者机构： 1.贵州春芯科技有限公司
2.贵州省农业科学院辣椒研究所
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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