摘要
本发明涉及鼠类危害监测与防治技术领域,公开了一种鼠类危害程度预测方法,包括以下步骤:数据采集与初步处理:数据输入模块采集目标鼠类生活区域的13项原始指标,其中,植被林龄和历史危害程度分为轻级、中级和重级,三种级别的危害程度分别赋值为1‑3级。该鼠类危害程度预测方法,本预测模型通过数据采集模块收集环境、植被、历史危害程度3类共13种数据,全面涵盖影响鼠类危害程度的关键因素,其中的环境数据包含11项指标,从土壤成分到气候参数,反映鼠类生存的基础条件,而植被林龄和历史危害程度数据,分别体现食物资源和种群动态信息,多源数据融合的方式,能更全面、精准地反映鼠类危害的实际情况。
技术关键词
程度预测方法
贡献率
数据输入模块
粒子
植被
sigmoid函数
训练算法
特征值
前馈神经网络
矩阵
指标
BP神经网络
模型预测值
样本
载荷
数据采集模块
位置更新
成分分析
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表面农药残留
农药残留浓度
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混合农药
打印执行模块
曲线
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匹配管理系统
混合损失函数
数据采集模块
神经网络模型构建方法
关系