基于气象因子的森林病虫鼠害发生率预测模型

摘要：

　　基于气象因子使用一元线性回归、多元线性回归、一元非线性回归以及BP神经网络4种不同的回归模型对森林病虫鼠害发生率进行预测,结果表明：对于线性模型,多元线性回归模型的判定系数和均方根误差均优于一元线性回归模型；对于非线性模型,BP神经网络模型的判定系数和均方根误差均优于一元非线性回归模型；按优劣排序为BP神经网络模型、一元非线性回归模型、多元线性回归模型和一元线性回归模型。气象因子与森林病虫鼠害发生率的关系并非单纯的线性关系,非线性的预测模型可以更好的解释森林病虫鼠害的发生程度。

关键词： 气象因子 森林病虫鼠害 线性模型 非线性模型

作者: 张乃静 鞠洪波 纪平

作者单位: 中国林业科学研究院资源信息研究所,北京 100091

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国林业青年学术论坛

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1-9

在线出版日期: 2012-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）