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基于R语言的麦田灰飞虱监测预警模型构建

中文摘要第6-7页
Abstract第7页
1 前言第8-22页
    1.1 大数据时代的到来第8-10页
        1.1.1 大数据的发展第8-9页
        1.1.2 我国大数据的发展现状第9-10页
    1.2 大数据在植物保护中的应用第10-12页
        1.2.1 农业大数据第10-11页
        1.2.2 大数据在植物保护中的应用第11页
        1.2.3 农业大数据的面临的挑战第11-12页
    1.3 数据挖掘的方法第12-15页
        1.3.1 决策树算法第13-14页
        1.3.2 随机森林算法第14-15页
    1.4 灰飞虱的监测预警第15-20页
        1.4.1 灰飞虱监测预警的重要性第16-17页
        1.4.2 温度对灰飞虱发生程度的影响第17-18页
        1.4.3 湿度对灰飞虱发生程度的影响第18页
        1.4.4 风速对灰飞虱的影响第18-19页
        1.4.5 国内灰飞虱已建立的监测预报模型第19-20页
    1.5 立题依据与意义第20-22页
2 材料与方法第22-26页
    2.1 数据来源第22页
        2.1.1 气象数据来源第22页
        2.1.2 灰飞虱数据来源第22页
    2.2 灰飞虱发生程度分级及因变量分级第22-23页
    2.3 自变量的选择第23页
    2.4 随机森林算法运行原理第23-26页
        2.4.1 决策树算法运行原理第24页
        2.4.2 Bagging集成学习算法第24-25页
        2.4.3 袋外估计理论第25-26页
3 结果第26-35页
    3.1 数据的整理导入及调用第26-27页
    3.2 mtry值的确定第27-28页
    3.3 ntree值的确定第28-29页
    3.4 构建监测预警模型并分析主要影响因子第29-31页
    3.5 模型准确率的检验第31-34页
    3.6 使用监测预警模型进行预测第34-35页
4 讨论第35-38页
    4.1 风速与降水对灰飞虱发生程度的影响第35页
    4.2 模型对于其他地区或其他昆虫的应用分析第35-36页
    4.3 研究的优势及展望第36-38页
5 结论第38-39页
创新点第39-40页
参考文献第40-45页
致谢第45-46页
附录第46页

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