【摘 要】
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为探索简便的松褐天牛监测调查外业操作方法,本研究采用松褐天牛眼高刻槽调查方法,使用SPSS建立松褐天牛眼高刻槽数-松褐天牛诱捕器诱捕成虫数多层感知器人工神经网络模型,预
【机 构】
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潜山市后冲木竹检查站,安徽潜山 246300
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为探索简便的松褐天牛监测调查外业操作方法,本研究采用松褐天牛眼高刻槽调查方法,使用SPSS建立松褐天牛眼高刻槽数-松褐天牛诱捕器诱捕成虫数多层感知器人工神经网络模型,预测下一年度松褐天牛诱捕器诱捕成虫数,为松材线虫病防治年度预算和作业设计提供依据.使用安徽省潜山市国家级林业有害生物中心测报点国家级检测对象松褐天牛标准地监测数据,进行多层感知器人工神经网络模型培训训练,然后使用2019年度眼高刻槽数预测2020年诱捕器诱捕数,结果表明,60块标准地中,只有2块标准地预测精度低于85％,即96.67％的小班预测精度高于85％,86.67％的标准地预测精度高于90％,45％的标准地预测精度高于95％.
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