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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118916782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410970666.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法是由王利花;武雨辰;杨松玲;孙伟伟;刘围围设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法，包括：根据水稻生长发育期日期、二化螟数量信息和气象环境数据构建数据集，并划分为训练集与测试集；基于随机森林模型，使用网格搜索和交叉验证来确定模型的输入参数和参数阈值，并确定模型输入参数的最佳数值组合；分别对训练集与测试集进行二化螟累计数量预测；使用评价指标分别对训练集与测试集进行评价，得到模型的拟合优度以及预测值与实际值之间的相关程度；采用测试集对二化螟累计数量趋势进行分析。本发明的有益效果是：本发明提供的针对水稻二化螟发生情况的预测方法，能够克服传统害虫预测依赖经验、效率低下、不确定性高等问题，实现对水稻二化螟时间序列的累计数量预测。

本发明授权一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对水稻二化螟发生情况的预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取研究区二化螟数量信息与水稻生长发育日期信息； 步骤2、获取水稻生长发育期间的气象环境数据，并对气象环境数据进行标准化处理；步骤2中，所述气象环境数据由若干气象环境因子组成，所述气象环境因子包括空气温度、空气湿度、露点温度、土壤温度、土壤水分、风速、风向、大气压、雨量、光照强度、平均气温与相对湿度； 步骤3、根据水稻生长发育期日期、二化螟数量信息和气象环境数据构建数据集，并将所述数据集划分为训练集与测试集； 步骤4、基于随机森林模型，使用网格搜索和交叉验证来确定随机森林模型的输入参数和参数阈值，并依据评估指标来确定模型输入参数的最佳数值组合，解决随机森林模型对输入参数设置较敏感的问题；步骤4包括： 步骤4.1、确定随机森林模型输入参数及参数取值范围；所述输入参数包括树的数量、树的最大深度、节点最小分割的样本数与叶子的最小样本数量； 步骤4.2、使用网格搜素，遍历步骤4.1参数网格中的每个参数组合； 步骤4.3、对于每个参数组合，执行3折交叉验证，所述3折交叉验证是将数据集分为3个不相交的子集，对于每个子集，以当前子集作为验证集，其余两个子集作为训练集，重复这个过程3次，每次选择不同的子集作为验证集； 步骤4.4、将3次验证均方根误差的平均值作为该参数组合的性能评估指标，值越小代表模型的预测性能越好，均方根误差的计算公式为： 其中，n是样本数量，yi是第i个实际观测值，是第i个预测值，RMSE是预测误差的平方的平均值； 步骤4.5、根据交叉验证的评估结果，选择验证集上RMSE最小的组合作为随机森林模型输入参数的最佳数值组合； 步骤5、使用随机森林模型的最佳输入参数组合分别对训练集与测试集进行二化螟累计数量预测，并将训练集与测试集二化螟累计数量预测值输出； 步骤6、使用评价指标分别对训练集与测试集进行评价，得到模型的拟合优度以及预测值与实际值之间的相关程度； 步骤7、采用测试集对二化螟累计数量趋势进行分析，实现对二化螟发生情况的预测； 步骤8、依据气象环境因子在随机森林模型中决策树的贡献度，对影响二化螟累计数量的气象环境因子进行排序，量化气象环境因子的重要性。

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