摘要
本发明公开了一种蝇蛆环境适生性预测方法,属于生物环境适生性预测技术领域。本发明包括以下步骤:收集和整理环境变量数据以及蝇蛆数量数据;将收集的数据整合并使用交叉验证的方式划分为训练集和测试集;使用Lasso回归算法对环境变量进行筛选;构建广义加性模型GAM、对模型进行训练以及评估;使用训练好的模型对已知环境变量或待测区域进行预测;所述环境变量数据是指与蝇蛆生存相关的环境因素状况;所述蝇蛆数量数据是指单位面积内蝇蛆的数量;其中,环境因素为特征变量;蝇蛆数量为目标变量;特征变量用于预测目标变量;本方法能够有效改善蝇蛆环境适生性预测过程中模型解释性较差的情况。
技术关键词
蝇蛆
变量
正则化参数
线性回归算法
复杂度
训练集数据
广义
代表
非线性
误差
关系
样本
节点
气候
坐标
序列
生物
系统为您推荐了相关专利信息
AGV机器人
清扫装置
挡板固定架
行程开关
超声波传感器
纳米药物
纳米递药系统
二氧化硅纳米颗粒
支持向量机模型
随机森林模型
机场道面异物
反射率差异
多视角图像采集
融合纹理
轨迹参数
服务器
任务分配方法
计算方法
平台
群智感知系统