一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法，该方法包含以下步骤：获取小麦白粉病病情资料和相关气象资料；将小麦白粉病病情资料划为3类，利用过拟合方法将各类数据补齐，并对数据进行标准化；通过特征工程对气象资料进行筛选，得到适合的预测因子；利用筛选后的预测因子，构建基于机器学习的小麦白粉病发生程度的分类预测模型，并对其进行验证。获得了适用范围广、准确性高的基于人工神经网络的小麦白粉病发生程度预测模型，本发明专利技术可为小麦白粉病防治提供技术支撑。本发明专利技术可为小麦白粉病防治提供技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法
(一)

[0001]本专利技术“一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法”可用于小麦白粉病发生程度的预测，属于植物病害领域。
(二)
技术介绍

[0002]小麦白粉病是由专性寄生真菌Blumeria graminis f.sp.tritici引起的气传性病害，在世界各小麦种植区内广泛发生。现已成为我国20多个省(直辖市)小麦生产上的常发性病害之一。近年来，每年的发生面积一直保持在600
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1000万公顷。小麦白粉病发生早且重的情况下，会严重影响小麦的生长发育，造成小麦分蘖数、成穗数和穗粒数等减少，千粒重下降，导致小麦产量降低，严重流行年份产量损失可达30％以上，甚至绝产。
[0003]病害预测是病害防治的重要依据，建立准确性较高的预测模型对小麦白粉病的防控有重要意义。前人在小麦白粉病的预测预报研究方面确实做了不少工作，其方法主要包括经验法或类比法、数理统计模型、系统模拟模型、专家评估、专家系统等。但已有的这些预测方法各自均存在不同的缺点或缺陷，以小麦白粉病建模研究较多的数理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.“一种基于机器学习的小麦白粉病发生程度预测方法”，具体包含以下步骤：获取小麦白粉病病情资料和气象资料；将小麦白粉病病情资料划为3类，并利用过拟合方法将各类数据补齐，并对数据进行标准化；通过特征工程中的方差过滤方法对气象资料进行筛选，得到合适的预测因子；利用筛选后的预测因子，构建基于机器学习的小麦白粉病发生程度的分类预测模型，并对其进行验证。2.根据权利要求1所述方法，所述获取小麦白粉病病情资料包括：小麦白粉病病情资料包括：四川南充(1985
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1995，2009
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2021)、巴中(1980
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1995，2009
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2019)和江油(2020和2021)、河南南阳(1981
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1996，2009
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2019)、安阳(1991
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2000，2009
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2019)、唐河(2020和2021)、新乡(2020和2021)和原阳(2020和2021)，山东章丘(1982
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1996，2012
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2018)和淄博(2020和2021)，江苏高邮(1981
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1999)、睢宁(1981
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1996)、徐州(2020和2021)和扬州(2020和2...

【专利技术属性】
技术研发人员：周益林，聂晓，范洁茹，刘伟，
申请(专利权)人：中国农业科学院植物保护研究所，
类型：发明
国别省市：