【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及害种群数量动态预测，具体涉及一种基于gan模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法。
技术介绍
1、柑橘红蜘蛛是一种危害柑橘树的害虫，它在柑橘的叶片、树枝、果实上吸食植物汁液，致使叶片失绿、果实失去光泽而引起落叶落果。准确预测柑橘红蜘蛛的种群数量对于农业生产管理和病虫害防控至关重要。现有的柑橘红蜘蛛种群数量预测方法主要包括传统统计模型和机器学习模型。传统统计模型如线性回归、时间序列分析等主要基于历史数据进行预测，但通常无法捕捉到数据中的非线性和非平稳特征，预测结果不够准确。
2、机器学习模型包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。这些模型可以通过对大量历史数据的学习来预测柑橘红蜘蛛种群数量，具有更好的非线性建模能力。然而，机器学习模型也存在一些问题：
3、1.数据获取困难：柑橘红蜘蛛种群数量的观测数据通常需要通过人工采集或传感器设备收集，成本较高且工作量大。
4、2.数据质量问题：观测数据中可能存在噪声、缺失值、异常值等问题，需要进行数据清洗和预处理，以提高模型的预测准确度。
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【技术保护点】
1.一种基于GAN模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于GAN模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述数据收集具体包括以下子步骤：
3.如权利要求1所述的基于GAN模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述数据预处理具体包括以下子步骤：
4.如权利要求1所述的基于GAN模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述GAN模型设计具体包括以下子步骤：
5.如权利要求4所述的基于GAN模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于gan模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于gan模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述数据收集具体包括以下子步骤：
3.如权利要求1所述的基于gan模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述数据预处理具体包括以下子步骤：
4.如权利要求1所述的基于gan模型的柑橘红蜘蛛种群数量动态预测方法，其特征在于：所述gan模型设计具体包括以下子步骤：
【专利技术属性】
技术研发人员：王自然，毛加梅，杨建东，郭俊，岳建强，王绍华，杨帆，赵俊，杨石早，
申请(专利权)人：云南省农业科学院热带亚热带经济作物研究所，
类型：发明
国别省市：
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