极限学习机在广西宜州三化螟虫害预测中的应用

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1、极限学习机在广西宜州三化螟虫害预测中的应用廖燕玲１，韦艳玲１，覃宝勤２（１．柳州职业技术学院电子信息工程系，广西柳州５４５００６；２．宜州市植保站，广西宜州５４６３００）摘要：极限学习机（ＥＬＭ）学习速度快且泛化性好，极易产生惟一最优解，适用于虫害预测。通过实情验证，在广西宜州三化螟虫害预测预报中，ＥＬＭ预测精度较高，能够满足虫害预测对准确率和实时性的要求，可作为一种新的虫害预测方法。..关键词：极限学习机（ＥＬＭ）；三化螟；预测　中图分类号：Ｓ１２６；Ｓ４３５．１１２＋．１文献标识码：A：0439－８114（

2、２０15）05－1205-03ＤＯＩ：１０．１４０８８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ０４３９－８１１４．２０１５．０5．０45收稿日期：２０１４－０５－１５基金项目：广西教育厅科研项目（２０１０１０ＬＸ６４２）简介：廖燕玲（１９６５－），女，广西柳州人，副教授，主要从事数据挖掘的研究工作，（）１３８０７７２８２１６（电子信箱）ｌｄｙ０２０＠１６３．ｃｏｍ。广西河池宜州地区水稻病虫害主要是“三虫两病”，即三化螟、稻纵卷叶螟、稻飞虱、纹枯病、稻瘟病，在各稻作区普遍发生且较为严重，尤其是三化螟虫害对水稻生产影响较大，甚至造

3、成颗粒无收。三化螟虫害预测预报的准确性是有效防治三化螟虫害的前提和保证。传统的虫害预测预报常用的是线性方法，而在大多数情况下，预报因子与虫害发生之间常常是非线性关系，若广西宜州三化螟虫害预测仍采用传统的线性方法，则难以确保三化螟虫害预测预报的准确性。近年来的研究表明，人工神经网络具有较强的非线性逼近能力，在虫害预测中常被采用［１－３］。极限学习机，即ＥＬＭ（ＥｘｔｒｅｍｅＬｅａｒｎｉｎｇＭａｃｈｉｎｅ）是一种简洁、快速、有效的单隐层前馈神经网络（ＳＬＦＮ）学习算法。相比较而言，传统的神经网络学习算法（如ＢＰ算法

4、）需要人为设置大量的网络训练参数，且极易产生局部最优解，而ＥＬＭ只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的阈值，只产生惟一最优解，具有学习速度快且泛化性能好的优点［４］，故ＥＬＭ应用领域极其广泛［５－８］，已取得了令人满意的结果。为此，提出了一种基于ＥＬＭ的广西宜州三化螟虫害预测方法，以期为该地区三化螟虫害的预测方法提供一定的参考。１极限学习机基本原理ＥＬＭ算法是单隐层前馈神经网络（ＳＬＦＮ）的训练算法。设有Ｎ个样本（ｘｉ，ｄｉ），ｘｉ＝［ｘｉ１，ｘｉ２，…，ｘｉｍ］Ｔ∈Ｒ

5、ｎ，ｄｉ＝［ｄｉ１，ｄｉ２，…，ｄiｍ］Ｔ∈Ｒｍ，Ｄ＝［ｄ１，ｄ２，…，ｄＮ］；又设隐含层有Ｌ个节点，输入节点与第ｉ个隐层节点的连接权值为ωｉ＝［ωｉ１，ωｉ２，…，ωｉｎ］Ｔ，第ｉ个隐层节点与输出节点的连接权值为βｉ＝［βｉ１，βｉ２，…，βｉｍ］Ｔ，ｂi是第ｉ个隐层节点的阈值，则激发函数为ｇ（ｘ）的ＥＬＭ模型的数学表示为［４］：当激发函数ｇ（ｘ）无限可微时，输入连接权值和隐层节点阈值，在训练开始时可随机选择，且在训练过程中固定不变。而隐层节点与输出节点的连接权值β可通过求解线性方程组的最小二乘解来获得，其解

6、为。其中H+为隐含层输出矩阵Ｈ的Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆矩阵，Ｄ′是Ｄ的转置；解可使训练误差最小，且得到权值的最小范式以及最优泛化性能，并且具有惟一性。ＥＬＭ在训练的过程中不需要调整ω和ｂ的值，只需根据相应算法调整β值，便可获得一个全局最优解，参数选择的过程简单易用，训练速度提升明显，且不会如传统神经网络学习算法（如ＢＰ算法）陷入局部最优。２实例仿真将上述ＥＬＭ模型应用于广西河池宜州地区田间水稻病虫害的预测。２．１预测的样本数据实例所用的数据来自宜州市虫情灯下诱蛾数据及田间虫情调查，是该地区第１～９年３

7、、５、７、９月的三化螟虫害发生程度及相应的田间数据，３、５、７、９月的三化螟对应第１代、第２代、第３代、第４代三化螟。把第１～６年的数据作为ＥＬＭ学习样本，第７～９年的数据作为ＥＬＭ预测样本。通过综合考虑，选取上代残虫密度、上代灯下蛾量、平均气温、降雨量等４个因素作为预测的影响因子。２．２虫情等级标准三化螟发生程度分级参照广西农作物主要病虫测报技术规范标准，具体见表１。由虫害发生面积和卵密度的数据作为分级依据，把预报对象划分为５个等级，依次为：１级，小发生；２级，中等偏轻发生；３级，中等发生；４级，中等偏重发生

8、；５级，大发生。２．３数据预处理预测的影响因子数据均为数值型，但是量纲和单位存在不同，故必须对数据进行标准化处理。把影响因子数据归一化，使其分布在区间（－１，１）内。归一化后的部分数据如表２。２．４仿真结果选择隐含层神经元个数为３５，隐含层神经元的激活函数为ｓｉｇ。由于宜州地区三化螟病虫害连续９年的数据发生程度只有１级（小发生）、２级（中等偏轻发生）、３级（中等发生），所以发生程度只分