基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型_张文一

资 源 简 介

基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型_张文一

详 情 说 明

落叶松毛虫是危害森林资源的重要害虫之一，对其发生面积的准确预测对森林保护具有重要意义。张文一的研究利用机器学习技术构建了落叶松毛虫发生面积的预测模型。

该研究首先收集了历史虫害发生数据以及相关环境因子数据，如温度、湿度、植被指数等特征。研究人员采用了数据预处理技术对原始数据进行清洗和特征工程处理，以提高模型的预测准确性。

在模型选择方面，研究比较了多种机器学习算法，最终采用了随机森林或神经网络等算法构建预测模型。模型通过交叉验证等方法进行优化和评估，结果显示机器学习方法相比传统统计方法在预测精度上有显著提升。

该预测模型可以帮助林业部门提前做好防治准备，减少虫害造成的经济损失。研究也指出了未来可以改进的方向，如结合遥感数据进行更大范围的预测等。这项研究为森林病虫害的智能预警提供了新的技术思路。