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基于大数据的小麦蚜虫发生程度决策树预测分类模型

作者:张晴晴; 刘勇; 牟少敏; 温孚江小麦蚜虫农业大数据决策树分类模型

摘要:小麦蚜虫是危害小麦的主要害虫。其发生程度预测特别是短期预测一直是植物保护领域难以解决的科学问题。传统预测方法通常仅采用温湿度,预测结果与实际发生匹配度不高。基于大数据的理念和数据挖掘技术,通过对2003-2013年小麦蚜虫发生程度与瓢虫、寄生蜂、日最高气压、日照时数等18种变量关系的决策树分析,构建了分类模型。经分析发现,日照时数与小麦蚜虫的发生程度关联度最高,其次是天敌瓢虫。该模型置信度为91.49%,且运行稳健。

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大数据

《大数据》(CN:10-1321/G2)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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