文章标题：马尾松毛虫幼虫发生高峰期的三种预测模型

文章作者：余 燕；王振兴；李 尚；周夏芝；毕守东；方国飞；张国庆
关 键 词：马尾松毛虫幼虫高峰期，平稳时间序列法，BP神经网络法，马尔科夫链法
文章摘要：

 【目的】 为了科学确定马尾松毛虫Dendrolimus punctatus防治适期，提高防治效果。【方法】  采用平稳时间序列法、马尔科夫链法和BP神经网络法研究安徽省潜山县1983-2014年马尾松毛虫幼虫发生的高峰期预测模型，并用2015年和2016年发生资料进行验证。【结果】 显示：平稳时间序列法、马尔科夫链法、BP神经网络法模型预测2015年和2016年1代幼虫高峰期均为6月5日，2代高峰期均为9月6日，两年的1、2代实际发生期也是6月5日和9月6日，预测值与实际值完全一致。平稳时间序列法预测1代幼虫高峰期结果，若以大于2 d为误差标准，则1983-2014年的历史符合率为96.77%；若以小于和等于1 d为误差标准，历史符合率为74.19%，2代幼虫高峰的预测结果的历史符合率与1代相同。BP神经网络法预测结果若以1 d为误差标准，1983-2014年则1、2代预测结果的历史符合率均为100%。【结论】 在3种方法中，平稳时间序列法适用于害虫发生过程符合平稳时间序列的情况；马尔科夫链法预报量的分级标准科学与否直接影响预测结果的准确性；BP神经网络法可用于自变量与预报量非线性关系的研究，是一种比较理想的预报方法。