基于FA-SVR的小麦蚜虫发生程度预测模型研究

高风昕

(黄淮学院数学与统计学院，河南 驻马店 463000)

引言

豫南地区是我国小麦的主产区，其产量高低对我国粮食安全有着重要的影响，而小麦蚜虫是危害小麦产量和品质的重要害虫。在豫南地区危害小麦的蚜虫主要是麦长管蚜、麦二叉蚜等属于同翅目蚜科，有翅可迁飞，具有迁移性，繁殖能力强，1a可以繁殖20余代。麦长管蚜、麦二叉蚜主要以成蚜、若蚜吸食小麦叶面、茎秆、嫩穗的汁液使小麦缺失营养导致叶面逐渐变黄直到枯死，从而使小麦减产，据统计，我国每年因为麦蚜虫的危害使小麦减产2～3亿t。因此，预防预测麦蚜虫的危害是科技工作者的一项重要任务。

目前国内外对小麦蚜虫的预测模型主要有经验法、实验法和统计预测法等。如，李文峰等[1]利用逐步回归的方法构建蚜虫预报预测模型；丁世飞等[2]用逐步判别方法构建麦蚜虫发生期的模型；王纯枝等利用相关分析法和主成分法构建蚜虫适宜度的预测预报模型；luo等[3]利用spss中的逻辑回归方法给出蚜虫预报预测模型；孙淑梅、丁世飞、李鸿怡等利用模糊数学的方法构建小麦蚜虫预报预测模型。以上专家给出的预测模型对小麦蚜虫的防治都起到了积极的作用，但这些模型大多以天气条件作为主要因素，预测的准确率和时效性不够高。支持向量机在小样本训练方面比其它方法更胜一筹，而且该方法的泛化能力非常强，支持向量机大多运用在证券、金融、电子商务、大气污染……