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1、基于神经网络的马尾松毛虫精细化预报Matlab建模试验张国庆（安徽省潜山县林业局）1.数据来源马尾松毛虫发生量、发生期数据来源于潜山县监测数据，气象数据来源于国家气候中心。2.数据预处理为了体现马尾松毛虫发生发展时间上的完整性，在数据处理时，将越冬代数据与上一年第二代数据合并，这样，就在时间上保持了一个马尾松毛虫世代的完整性，更便于建模和预测。（1）气象数据处理根据《松毛虫综合管理》、《中国松毛虫》等学术资料以及近年来有关马尾松毛虫监测预报学术论文，初步选择与松毛虫发生量、发生期有一定相关性气象因子，包括卵期极低气温，卵期平均气温，卵期积温（日度），卵期降雨
2、量，第1、2龄极低气温，第1、2龄平均气温，第1、2龄积温（日度），第12龄降雨量，幼虫期极低气温，幼虫期平均气温，幼虫期积温（日度），幼虫期降雨量，世代极低气温，世代平均气温，世代积温（日度），世代降雨量共16个变量。将来自于国家气候中心的气象原始数据，按年度分世代转换成上述16个变量数据系列。（2）发生量数据处理为了在建模时分析发生强度，在对潜山县1983～2014年原始监测数据预处理时，按照“轻”、“中”、“重”3个强度等级，分类按世代逐年汇总。（3）发生期数据处理首先对潜山县1983～2014年原始发生期监测数据按世代逐年汇总，然后日期数据转换成日历
3、天，使之数量化，以便于建模分析。3.因子变量选择通过相关性分析和建模试验比较，第一代发生量因子变量选择第1、2龄极低气温，卵期极低气温，上一代防治效果，上一代防治面积；第二代发生量因子变量选择第1、2龄极低气温，卵期极低气温，上一代防治效果，上一代防治面积，第1、2龄降雨量，卵期降雨量；第一代幼虫高峰期因子变量选择第1、2龄平均气温，第1、2龄积温（日度），第1、2龄极低气温，卵期极低气温；第二代幼虫高峰期因子变量选择成虫始见期，卵期平均气温，卵期积温（日度），第1、2龄极低气温。将第一代发生量变量命名为s1y，因变量命名为s1x；第二代发生量变量命名为s2
4、y，因变量命名为s2x；第一代幼虫高峰期变量命名为t1y，因变量命名为t1x；第二代幼虫高峰期变量命名为t2y，因变量命名为t2x。4.第一代发生量建模试验4.1程序代码程序代码（SimpleScript）为：%SolveanInput-OutputFittingproblemwithaNeuralNetwork%ScriptgeneratedbyNeuralFittingapp%CreatedWedOct2819:28:48CST2015%%Thisscriptassumesthesevariablesaredefined:%%s1x-inputdata.
5、%s1y-targetdata.x=s1x';t=s1y';%ChooseaTrainingFunction%Foralistofalltrainingfunctionstype:helpnntrain%'trainlm'isusuallyfastest.%'trainbr'takeslongerbutmaybebetterforchallengingproblems.%'trainscg'useslessmemory.NFTOOLfallsbacktothisinlowmemorysituations.trainFcn='trainlm';%Levenbe
6、rg-Marquardt%CreateaFittingNetworkhiddenLayerSize=10;net=fitnet(hiddenLayerSize,trainFcn);%SetupDivisionofDataforTraining,Validation,Testingnet.divideParam.trainRatio=90/100;net.divideParam.valRatio=5/100;net.divideParam.testRatio=5/100;%TraintheNetwork[net,tr]=train(net,x,t);%Test
7、theNetworky=net(x);e=gsubtract(t,y);performance=perform(net,t,y)%ViewtheNetworkview(net)%Plots%Uncommenttheselinestoenablevariousplots.%figure,plotperform(tr)%figure,plottrainstate(tr)%figure,plotfit(net,x,t)%figure,plotregression(t,y)%figure,ploterrhist(e)程序代码（AdvancedScript）为：%So
8、lveanInput-OutputFittingpr
