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申请/专利权人：东北林业大学;国家林业和草原局生物灾害防控中心
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246595A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/02;G06F16/29;G06F17/15;G06F18/15;G06F18/2415;G06F18/25;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：一种美国白蛾病虫害发生概率预测方法、电子设备及存储介质，属于美国白蛾病虫害预测技术领域。为高效、准确的预测美国白蛾病虫害，本发明采集美国白蛾病虫害的历史发生数据、森林生态环境数据以及气象数据，进行数据清洗和归一化处理；利用皮尔逊相关系数分析预处理后的数据对美国白蛾病虫害的影响力以及数据间的相关性，提取与国白蛾病虫害的影响力相关性最大的相关变量，构建训练数据集和测试数据集；基于Transformer神经网络构建美国白蛾病虫害发生概率预测模型；设置美国白蛾病虫害发生概率预测准确率评价指标；实时获取监测数据，利用美国白蛾病虫害发生概率预测模型进行模拟实验，对美国白蛾病虫害发生概率进行预测。
主权项：1.一种美国白蛾病虫害发生概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采集美国白蛾病虫害的历史发生数据、森林生态环境数据以及气象数据，进行数据清洗和归一化处理，得到预处理后的数据；S2.对步骤S1得到的预处理后的数据，利用皮尔逊相关系数分析预处理后的数据对美国白蛾病虫害的影响力以及数据间的相关性，提取与国白蛾病虫害的影响力相关性最大的相关变量，构建训练数据集和测试数据集；S3.基于Transformer神经网络构建美国白蛾病虫害发生概率预测模型；S4.利用步骤S2得到的训练集对步骤S3构建的美国白蛾病虫害发生概率预测模型进行训练，设置美国白蛾病虫害发生概率预测准确率评价指标，得到训练好的美国白蛾病虫害发生概率预测模型；S5.实时获取监测数据，与步骤S2构建的测试数据集进行融合，利用步骤S4得到的训练好的美国白蛾病虫害发生概率预测模型进行模拟实验，对美国白蛾病虫害发生概率进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学;国家林业和草原局生物灾害防控中心 一种美国白蛾病虫害发生概率预测方法、电子设备及存储介质
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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