基于BP神经网络的松材线虫病防控采伐成本分析——以闽侯县为例

Analysis on Cutting Cost of Pine Wood Nematode Disease Based on BP Neural Network——A Case of Minhou in Fujian

松材线虫(Bursaphelenchus xylophilus)引起的病害被称为松树中的"癌症"。通过对其发生区的采伐改造可以有效控制疫情扩散蔓延。常规的基于线性回归的采伐成本预测方法无法体现多个影响因素之间的非线性关系。本文在闽侯县通过实地调查等方法收集了11个采伐样地的采伐成本主要影响因子,并测算出各个采伐样地的实际采伐成本。在此基础上引入BP神经网络,以其中的9个采伐样地数据为样本训练和构建BP神经网络模型、2个采伐样地数据对BP神经网络模型进行预测精度验证。结果表明,采伐成本实际值和模型预测值的误差<5%,预测精度较高。因此,采用该BP神经网络模型预测可实现对松材线虫病防控采伐成本的预估,为今后制定科学、经济和有效的松材线虫病防控措施提供参考依据。