基于混沌理论的储粮害虫预测研究

发布时间：2020-04-23 18:28

【摘要】：本文初次尝试将混沌分析方法系统地运用到储粮害虫预测研究领域,利用其特性对储粮害虫的影响因子展开分析。基于害虫发生的调查数据分析了储粮害虫的混沌特性,深入探讨了混沌与BP神经网络和支持向量机结合,建立了害虫预测模型。概括起来,本文主要研究内容及结果如下:1、储粮害虫的主要影响因子分析。对包含温度、湿度、水分和气体四种较为关键的影响因子及其数学模型做了详细的分析,利用插值算法模拟了粮食温度和湿度云图,可以高效的监测粮食温湿度变化趋势,为进一步判断虫情奠定基础;2、全面分析了储粮害虫玉米象发生过程的混沌特性。通过对玉米象发生序列的自相关函数、偏自相关函数、功率谱函数、最大Lyapunov指数、主分量和庞卡莱截面等特征的分析,结果特征均可判定玉米象发生过程的时间序列是混沌态的,即整个时间序列符合特定的规律,并不是完全随机的;3、研究了BP神经网络对混沌序列的预测模型和支持向量机对混沌序列虫害分类预测模型。在BP神经网络中,结合预测模型评价指标和储粮害虫虫粮情况评价指标,对混沌时间序列进行了模型分析、构建和预测的基础性研究,预测结果表明BP网络对储粮害虫(玉米象)发生过程的预测预报是具有较高可行性的。在基于支持向量机的混沌序列害虫分类模型研究中,设计采集装置收集并分析了粮虫谷蠹和米象的声音信号。提出了基于混沌优化算法和支持向量机的仓储害虫检测与分类方法,经过一系列的模拟,验证了识别不同种类害虫声信号的可行性。总之,本文进行了储粮害虫预测新方法的研究,从储粮生态系统入手,探究害虫的诱捕序列、种群数量、发生系统的时间序的混沌特性。继而结合混沌理论运用神经网络和支持向量机等方法对害虫发生非平稳时间序列进行分析和预测。这对于如何提高储粮害虫预测预报的精确率做了积极有效的探索。
【学位授予单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S379.5;O415.5

【参考文献】

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本文编号：2638019