CN116993000A - 基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法 - Google Patents

基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法；基于周围元胞的状态和其他环境因素，通过合适的模型和规则来更新元胞的状态。这些规则可以基于历史数据、气象条件、土壤状况、害虫传播模式等因素进行定义。一、精准预测：通过结合元胞自动机和随机森林模型，该方法可以精准地预测果树病虫害的发生和传播情况。随机森林模型能够利用历史数据和环境因素来进行预测，提高了预测的准确性和可靠性。二、及时响应：该方法能够实时监测果树病虫害的风险状况，并根据预测结果快速调整防治策略。通过元胞自动机的演化规则，可以模拟果树的状态变化和病虫害的传播过程，及时发现风险区域，并采取相应的预防措施。

Description

基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法
技术领域
本发明涉及果类种植技术领域，特别涉及基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法。
背景技术
果树病虫害防治预测是在果树种植基地中应用技术和方法，通过对病虫害的发生和传播进行预测，从而采取相应的防治措施，保护果树健康和增加产量。对于大规模的果树种植基地，病虫害防治预测尤为重要，因为规模庞大、种植面积广阔，传统的人工巡视和监测难以覆盖全部区域，并且病虫害的快速传播可能导致巨大的经济损失。
病虫害产生的机制通常被认为是不可抗的，因为它涉及到多个因素的相互作用。其中果树病虫害通常由病原微生物(如细菌、真菌和病毒)或有害昆虫(如螨虫、飞虱和虫害)引起。它们可以通过风、水、昆虫等途径传播，并在适宜的环境条件下繁殖和侵袭果树。同时环境因素如温度、湿度、降雨量等，对果树病虫害的发生和传播起着重要的影响。适宜的环境条件有助于病原微生物和有害昆虫的繁殖和扩散。果树的品种和健康状况也会影响其对病虫害的抵抗力。某些品种可能对特定的病原体具有较高的抗性，而受损的或弱势的果树更容易受到病虫害的攻击。
在现有技术中已经有部分对病虫害防治的预测方法，如专利公开日为2022年8月22日的、申请号为CN201911067164.5的名为“一种基于大数据的烟草主要病虫害预测方法”的中国发明专利，该专利采用的技术是通过LSTM神经网络建模实现进行病虫害防治预测，但是该现有技术主要基于历史数据进行预测，而忽略了其他重要的因素，如果树的实际状态和人工处理路径。病虫害的发生和传播涉及多个因素之间的复杂关系，包括果树状态、环境因素、病虫害的相互作用等。单纯的LSTM网络无法充分考虑这些复杂的关联和相互作用，从而导致预测的不准确性。
同时还有如专利公开日为2022年1月28日的，名为“病虫害风险预测方法”的申请号为CN202110322027.2的中国发明专利，其单纯的采用环境因素进行建模进行病虫害防治预测，单纯的预测模型往往缺乏对实际操作的指导和支持。在果树病虫害防治中，仅有预测结果可能无法直接转化为实际的决策路径。缺乏明确的人工处理路径可能导致防治措施的低效性和不可操作性。仅使用环境因素进行建模也可能无法准确捕捉到果树本身的特征和变化。同时也无法充分考虑上述复杂的关联和相互作用，从而导致预测的不准确性。
为此，提出基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即无法充分考虑上述复杂的关联和相互作用，并对此至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面
基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法：
STEP 1:元胞自动机状态定义：在大规模果树种植基地中，通过电子设备将整个种植区域划分为网格，每个网格单元表示一个元胞。元胞自动机的状态定义了每个元胞的健康状况和病虫害风险。通过监测和采集果树的健康数据，可以将元胞状态分为三种：正常状态(Healthy)、风险状态(At-risk)和病变状态(Diseased)。将这些状态标记在相应的元胞上。
元胞自动机状态：
元胞自动机状态是一个多维数组，表示果树种植区域中每个元胞的状态变量。
设果树种植区域的大小为M行N列，则元胞自动机状态可定义为S(i,j,t)，表示时间步t时位于第i行第j列的元胞的状态。
元胞状态：
元胞状态用于描述果树的健康状况和病虫害风险等级。可以使用多个离散化的状态表示，例如：
0:表示元胞处于正常状态，没有病虫害风险。
1:表示元胞存在潜在的病虫害风险。
2:表示元胞处于病变状态，已受到病虫害侵害。
STEP 2:元胞自动机演化规则：元胞自动机的演化规则决定了元胞状态的更新方式。基于周围元胞的状态和其他环境因素，通过合适的模型和规则来更新元胞的状态。这些规则可以基于历史数据、气象条件、土壤状况、害虫传播模式等因素进行定义。通过迭代演化，元胞自动机可以模拟果树病虫害的传播和发展过程。
元胞自动机演化规则：
元胞自动机演化规则定义了元胞之间的相互作用和状态更新的规则。
可以根据实际需求设计演化规则函数f，该函数接受当前元胞的状态和随机森林预测结果作为输入，并返回更新后的状态。
例如，可以定义演化规则为：
如果当前元胞状态为正常(0)，但预测结果表明有病虫害风险(P(i,j,t)>阈值)，则将元胞状态更新为有风险(1)。
如果当前元胞状态为有风险(1)，但预测结果表明已发生病虫害(P(i,j,t)>阈值)，则将元胞状态更新为病变(2)。
STEP 3:整数规划网络和最短路径计算：为了实现人工病虫害预处理的流动最短路径计算，使用Floyd算法来找到整数规划网络中的最短路径。将元胞自动机的网格映射为整数规划网络的节点，并根据节点之间的距离构建边权重。通过Floyd算法，计算节点之间的最短路径。这些最短路径将指导工作人员在果树种植基地中部署预处理措施，以防止病虫害的进一步传播。
整数规划网络和最短路径计算：
整数规划网络G(V,E)中，节点集合V表示元胞的位置坐标，边集合E表示元胞之间的连接关系。
定义距离矩阵D，其中D(i,j)表示节点i和节点j之间的距离。
设计变量和约束条件，以确保最短路径计算的准确性和有效性。
使用Floyd算法计算最短路径矩阵D，其中D(i,j)表示节点i到节点j的最短路径距离。
STEP 4:随机森林模型：随机森林模型将元胞自动机状态作为输入特征，通过训练数据集来学习病虫害的预测模式。在训练阶段，使用带有标记的历史数据集来训练随机森林模型。模型根据元胞自动机的状态特征，包括周围元胞的状态和其他相关因素，来预测元胞的状态。预测结果是对元胞可能的病虫害风险进行分类，例如正常、风险或病变。
随机森林模型：预测每个元胞中病虫害的发生概率或严重程度。模型训练时使用历史数据和环境因素作为特征，将元胞的状态作为目标变量。随机森林模型可以包含多个决策树，每个树都是基于随机样本和特征的分类器，它包括如下逻辑：
输入:
-训练数据集：{(X1,y1),(X2,y2),...,(XN,yN)}
-元胞特征向量：X＝(x1,x2,...,xK)
-随机森林模型参数：n_trees(决策树数量)、max_depth(最大树深度)
输出:
-元胞状态的预测值
随机森林模型训练过程:
对于每棵树：j in 1to n_trees：
创建一个新的决策树Tj：
从训练数据集中随机选择一个子样本集(可重复抽样)，记为Sj
在决策树Tj上进行递归的训练过程：
选择最佳的特征和阈值，将子样本集Sj分成两个子集S_left和S_right：
如果达到停止条件(例如，树深度达到最大值)，则将当前节点标记为叶节点，使用叶节点上目标变量的统计值作为预测值；
否则，继续递归地训练左子树和右子树；
随机森林模型预测过程:
对于待预测元胞的特征向量X：
对于每棵决策树Tj in森林中的所有决策树：
在决策树Tj上进行预测：
从根节点开始，根据特征和阈值判断进入左子树还是右子树，直到达到叶节点；
返回叶节点上目标变量的预测值；
对所有决策树的预测结果进行聚合(例如，平均值、投票等)，得到最终的预测结果；
返回元胞的状态预测值；
在实际应用中，首先进行元胞自动机的初始化，将果树种植基地划分为元胞网格，并为每个元胞分配初始状态。然后，通过迭代演化，根据元胞自动机的演化规则更新元胞的状态。同时，使用随机森林模型对每个元胞进行预测，以获取元胞的病虫害风险预测结果。
在预测过程中，基于元胞的病虫害风险预测结果和最短路径计算，制定针对病变元胞的预处理策略。通过Floyd算法计算出元胞之间的最短路径，确定工作人员快速部署到病变元胞附近的路径。工作人员可以根据这些路径进行病虫害预处理，以防止病虫害的进一步传播和扩散，最大限度地减少损失。
通过这个基于随机森林的元胞自动机方法，结合最短路径计算和预处理策略，可以实现对大规模果树种植基地的病虫害防治预测。这种方法能够帮助果树种植者快速识别风险区域、采取及时的预防措施，并最小化病虫害带来的损失。
第二方面
一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上述所述的STEP1～4中的防治预测方法。
该计算机设备是一个专门设计用于果树病虫害防治预测的系统，它包括以下核心组件：
(1)处理器：计算机设备配备高性能的处理器，用于执行病虫害防治预测方法的各个步骤。
(2)存储器：与处理器耦接的存储器，其中存储了执行病虫害防治预测所需的程序指令、数据和模型参数。
(3)程序指令：存储在存储器中的程序指令，被处理器执行以实现病虫害防治预测方法的STEP1～4。
P1、处理器执行程序指令：处理器按照存储器中存储的程序指令的顺序逐步执行，实现病虫害防治预测方法的STEP1～4。
P2、数据处理和模型调用：处理器对输入数据进行处理和计算，包括病虫害数据、果树状态数据和环境因素数据。处理器根据STEP1中的随机森林模型调用相应的算法进行预测，获取病虫害风险评估结果。
P3、元胞自动机模拟演化：处理器根据STEP2中的元胞自动机框架，利用病虫害风险评估结果和果树状态数据进行元胞自动机的模拟演化，更新元胞的状态和属性。
P4、整数规划和最短路径计算：处理器基于STEP3中的整数规划网络，利用元胞自动机的状态和属性以及病虫害风险评估结果，使用Floyd算法计算出人工处理路径的最短路径，并生成最优的处理路径。
P5、决策支持和结果输出：处理器根据STEP4中的目标函数和决策规则，将最优的处理路径和病虫害防治预测结果输出给用户，提供决策支持和操作指导。
第三方面
一种存储介质，存储有能够实现如上述STEP1～4中的模拟方法的防治预测方法的程序指令。
该存储介质是一种特殊的存储设备，用于存储能够实现STEP1～4中的病虫害防治预测方法的防治预测方法：
(1)存储介质：该存储介质采用高容量、高速度的存储技术，能够存储防治预测方法所需的数据、算法和模型参数。
(2)数据存储：存储介质中存储了病虫害数据、果树状态数据、环境因素数据和模型参数等。
(3)预测模型存储：存储介质中还存储了STEP1～4中所需的预测模型、元胞自动机演化规则和整数规划网络等。
P1、数据存储和管理：存储介质通过高效的数据存储和管理机制，将病虫害数据、果树状态数据和环境因素数据等按照一定的格式和结构进行存储，以便后续的防治预测方法使用。
P2、预测模型调用：存储介质中存储了预测模型、元胞自动机演化规则和整数规划网络等，防治预测方法可以通过存储介质中的数据和模型参数，调用相应的预测模型进行病虫害的预测和防治路径的计算。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、精准预测：通过结合元胞自动机和随机森林模型，该方法可以精准地预测果树病虫害的发生和传播情况。随机森林模型能够利用历史数据和环境因素来进行预测，提高了预测的准确性和可靠性。
二、及时响应：该方法能够实时监测果树病虫害的风险状况，并根据预测结果快速调整防治策略。通过元胞自动机的演化规则，可以模拟果树的状态变化和病虫害的传播过程，及时发现风险区域，并采取相应的预防措施。
三、节约成本：由于病虫害防治预测的准确性和及时性，可以帮助果树种植基地合理分配资源，避免资源的浪费和冗余。针对潜在的风险区域，可以有针对性地进行病虫害防治，节约了防治成本和人力物力资源。
四、损失降低：通过提前预测和及时响应，可以有效降低果树病虫害带来的损失。在预测到风险区域后，可以迅速部署人员进行预处理和防治，防止病虫害进一步扩散，减少果树的损失。
五、决策支持：防治预测方法可以为果树种植基地的管理者提供决策支持。基于预测结果和路径计算，可以制定合理的防治策略和行动计划，提高果树病虫害的防治效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的逻辑步骤示意图；
图2为本发明的C++控制程序示意图(第一部分)；
图3为本发明的C++控制程序示意图(第二部分)；
图4为本发明的C++控制程序示意图(第三部分)。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
在现有技术中常常通过采用环境因素进行建模进行病虫害防治预测，单纯的预测模型往往缺乏对实际操作的指导和支持。在果树病虫害防治中，仅有预测结果可能无法直接转化为实际的决策路径。缺乏明确的人工处理路径可能导致防治措施的低效性和不可操作性。仅使用环境因素进行建模也可能无法准确捕捉到果树本身的特征和变化。同时也无法充分考虑上述复杂的关联和相互作用，从而导致预测的不准确性；为此，请参阅图1，本具体实施方式将提供相关技术方案以解决上述技术问题：基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法：
STEP 1:元胞自动机状态定义：
元胞自动机的状态定义为一个二维格点空间，表示果树种植基地的区域；每个格点代表一个元胞，具有以下属性：
元胞状态变量：S(i,j)表示格点(i,j)处的元胞状态；
元胞状态：元胞状态描述了果树的健康状况和病虫害风险，可分为三种状态：
正常状态(Healthy):元胞处于健康状态，没有受到病虫害的侵害；
风险状态(At-risk):元胞处于受到潜在病虫害侵害的风险状态，但尚未表现出明显的症状；
病变状态(Diseased):元胞已经受到病虫害的侵害，表现出明显的症状；
定义目标函数F：通过对所有元胞的病虫害风险进行求和，最小化整个果树种植基地的总风险。通过最小化目标函数F，可以选择合适的初始化状态，以减少整体的病虫害风险：
F＝∑(W1*R(cell)+W2*T(cell)+W3*H(cell)+W4*R(cell))
R(cell)：cell表示一个元胞，R(cell)表示该元胞的病虫害风险程度；
气温T(cell)、湿度H(cell)和降雨量R(cell)：对应所种植果树所要预防的有害昆虫的最佳滋生环境条件参数；
W1、W2、W3和W4：平衡各因素权重的系数；例如，如果湿度对于特定的病虫害风险更为关键，可以增加湿度因素的权重，以更加准确地反映影响果树病虫害的环境因素。
STEP 2:元胞自动机演化规则：
元胞自动机的演化规则定义了元胞状态的更新方式，根据相邻元胞的状态和其他环境因素进行判断和更新；
STEP 2.1：对于每个时间步t：
对于每个格点(i,j)：根据其邻居元胞的状态，计算下一个时间步的元胞状态S(i,j)^(t+1)；
STEP 2.2：更新后的元胞状态S(i,j)^(t+1)：可根据具体的规则和模型进行计算，可以基于历史数据、环境因素和随机性等进行判断；
STEP 3:病虫害预处理整数规划网络和最短路径计算：
为了进行人工病虫害预处理的流动最短路径计算，使用Floyd算法在整数规划网络中找到最短路径；整数规划网络定义如下：
网格表示：将元胞自动机的格点映射为整数规划网络的节点；
边权重：将节点之间的边权重设置为根据距离计算的代价，示例性的：
使用欧几里得距离或其他合适的度量；
Floyd算法通过以下步骤计算最短路径：
STEP 3.1：初始化距离矩阵D：设置D(i,j)为节点i和j之间的初始距离；
对于每个节点k：在矩阵D上进行迭代更新：
对于每对节点i和j：如果经过节点k的路径比直接连接的路径更短，更新D(i,j)为经过节点k的最短路径长度；
STEP 3.2：矩阵D将包含节点之间的最短路径长度；
STEP 3.3：得到路径最优解，实际中工作人员可以基于该路径快速部署到病变的元胞(即该元胞对应的果树区域)的附近，对临近元胞进行病虫害预处理，防止病虫害进一步扩散，进行止损；
STEP 4:随机森林模型：
随机森林模型基于元胞自动机状态作为输入特征，通过训练数据集进行学习和预测：
STEP 4.1：输入：
训练数据集：
{(X1,y1),(X2,y2),...,(XN,yN)}
其中X是元胞自动机状态的特征向量，y是元胞状态的目标变量；
STEP 4.2：训练过程：对于每棵决策树：
j in 1to n_trees：
STEP 4.2.1：创建一棵新的决策树Tj；
从训练数据集中随机选择一个子样本集(可重复抽样)，记为Sj；
STEP 4.2.2：在决策树Tj上进行递归的训练过程：
选择最佳的特征和阈值，将子样本集Sj分成两个子集：
S_left和S_right
STEP 4.2.3：如果达到停止条件(示例性的，树深度达到最大值)，则将当前节点标记为叶节点，使用叶节点上目标变量的统计值作为预测值；否则，继续递归地训练左子树和右子树；
STEP 4.3：预测过程：
对于待预测元胞的特征向量X：
对于每棵决策树Tj in森林中的所有决策树：
STEP 4.4在决策树Tj上进行预测：
从根节点开始，根据特征和阈值判断进入左子树还是右子树，直到达到叶节点；
STEP 4.5返回叶节点上目标变量的预测值；
对所有决策树的预测结果进行聚合处理(示例性的：平均值或投票)，得到预测结果。
以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
实施例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式：
在STEP1中，元胞自动机状态定义了果树种植基地区域的格点空间，并为每个格点(元胞)定义了状态变量和状态。这样的定义使得我们能够对果树的健康状况和病虫害风险进行建模和预测。具体而言，元胞状态可以分为正常状态、风险状态和病变状态，分别表示元胞的健康状况。通过元胞自动机的演化规则和随机森林模型，我们可以模拟元胞的状态变化和病虫害的传播过程：
P1、创建一个二维格点空间，每个格点表示一个元胞。
P2、为每个元胞定义状态变量S(i,j)，表示格点(i,j)处的元胞状态。
P3、定义元胞的三种状态：正常状态(Healthy)、风险状态(At-risk)和病变状态(Diseased)。
P4、初始化元胞的状态，根据实际情况将一些元胞设置为风险状态或正常状态。
P5、定义目标函数F，通过对所有元胞的病虫害风险进行求和，最小化整个果树种植基地的总风险。
目标函数F的计算方式为：
F＝∑(W1*R(cell)+W2*T(cell)+W3*H(cell)+W4*R(cell))
其中，R(cell)表示元胞的病虫害风险程度，T(cell)、H(cell)和R(cell)表示该元胞对应的气温、湿度和降雨量参数。W1、W2、W3和W4是平衡各因素权重的系数，可以根据具体情况调整，以反映不同因素对病虫害风险的重要性。在目标函数F中，通过权衡病虫害风险程度、气温、湿度和降雨量等因素，计算出整个果树种植基地的总风险。权重系数W1、W2、W3和W4可以根据实际情况进行调整，以准确地反映不同因素对果树病虫害的影响程度。通过最小化目标函数F，我们可以选择合适的初始化状态，以减少整体的病虫害风险。这样的方式可以帮助果树种植基地管理者制定合理的防治策略和行动计划，提高病虫害防治的效果。
示例性的：设有一个10x10的果树种植基地，其中每个元胞表示一个果树的位置。将考虑以下环境因素和参数：
(1)元胞状态变量：S(i,j)，表示格点(i,j)处的元胞状态。
(2)元胞状态：正常状态(Healthy)、风险状态(At-risk)和病变状态(Diseased)。
(3)病虫害风险程度：R(cell)，表示元胞的病虫害风险程度。
(4)气温：T(cell)，表示该元胞对应的气温。
(5)湿度：H(cell)，表示该元胞对应的湿度。
(6)降雨量：R(cell)，表示该元胞对应的降雨量。
(7)权重系数：W1、W2、W3和W4。
首先，我们初始化元胞的状态，将一些元胞设置为风险状态或正常状态，如下所示：
初始元胞状态：
接下来计算目标函数F，以最小化果树种植基地的总风险。设权重系数为W1＝0.4，W2＝0.3，W3＝0.2，W4＝0.1。使用下面的公式计算F：
F＝∑(W1*R(cell)+W2*T(cell)+W3*H(cell)
+W4*R(cell))
设某个元胞的病虫害风险程度R(cell)＝0.7，气温T(cell)＝25℃，湿度H(cell)＝80％，降雨量R(cell)＝10mm。代入公式可以计算该元胞的目标函数值：
F＝0.4*0.7+0.3*25+0.2*80+0.1*10
＝0.28+7.5+16+1
＝24.78
通过计算每个元胞的目标函数值可以评估整个果树种植基地的病虫害风险。较小的目标函数值表示较低的风险。在模拟过程中可以根据每个元胞的目标函数值，决定是否更新元胞的状态。例如，我们可以选择将病虫害风险程度较高的元胞从正常状态转变为风险状态，或者从风险状态转变为病变状态。
通过迭代执行这些步骤，并根据实际情况调整权重系数和环境因素的参数，可以不断优化果树病虫害防治预测的效果，并制定相应的防治策略和行动计划。这样，我们能够更好地预测、预防和控制果树种植基地的病虫害，提高果树的产量和质量。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式及实施例一：
STEP 2应用于果树病虫害场景中旨在定义元胞自动机的演化规则，即元胞状态的更新方式。这些规则基于元胞的邻居状态以及其他环境因素，用于判断和更新元胞的状态：
STEP 2.1：对于每个时间步t，针对每个格点(i,j)，根据其邻居元胞的状态来计算下一个时间步的元胞状态S(i,j)^(t+1)。
STEP 2.2：根据具体的规则和模型，对更新后的元胞状态S(i,j)^(t+1)进行计算和判断。这个计算过程可以基于历史数据、环境因素和随机性等因素来确定。
在实施过程中，首先需要确定元胞自动机的邻居定义。根据果树病虫害的特性，我们可以选择以元胞的周围格点为邻居，示例性的：使用Moore邻居或Von Neumann邻居。针对每个格点(i,j)，我们需要考虑其邻居元胞的状态。这些邻居状态可以包括健康状态、风险状态和病变状态等，以及其他相关的环境因素，如温度、湿度和降雨量等。
根据具体的规则和模型，可以使用算法公式来计算下一个时间步的元胞状态S(i,j)^(t+1)。这个公式可以基于观测数据、经验规律和专家知识来定义，也可以结合机器学习和数据驱动的方法进行建模，例如背景技术中所引证的CN201911067164.5，一种基于大数据的烟草主要病虫害预测方法，使用LSTM网络带入至该元胞自动机中，示例性的：
使用LSTM网络来预测下一个时间步的元胞状态S(i,j)^(t+1)，可以将元胞的邻居状态和其他环境因素作为输入，记为X(i,j)^(t)。这些输入可以包括邻居元胞的状态、温度、湿度、降雨量。
目标是让LSTM网络学习到元胞状态的转换规律，即学习到条件分布：
P(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))
为了实现这一目标需要定义损失函数，用来衡量学习到的分布Q：
(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))
与真实分布P：
(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))
之间的差异。常用的差异度量方法是交叉熵损失函数，具体步骤如下：
P1、定义LSTM网络的输入和输出：
输入：X(i,j)^(t)，包括邻居元胞的状态和其他环境因素。
输出：P(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))的近似值Q(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))，即元胞状态的预测值。
P2、构建LSTM网络：
输入层：接收输入X(i,j)^(t)。
LSTM层：包含一个或多个LSTM单元，用于学习序列数据的模式和依赖关系。
输出层：生成元胞状态的预测值。
P3、构训练LSTM网络：
使用已知的历史数据，将X(i,j)^(t)和对应的真实元胞状态S(i,j)^(t+1)作为训练样本。
使用损失函数(如交叉熵损失函数)，衡量预测值Q(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))与真实值P(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))的差异。
通过反向传播算法和优化算法(如随机梯度下降)，更新LSTM网络的参数，使其逼近真实分布。
P4、使用训练好的LSTM网络进行预测：
将当前时间步的输入X(i,j)^(t)输入到LSTM网络中，得到预测值Q(S(i,j)^(t+1)|X(i,j)^(t))。
将预测值作为元胞状态的更新结果S(i,j)^(t+1)。
通过以上步骤可以利用LSTM网络来计算更新后的元胞状态S(i,j)^(t+1)，并将其应用于STEP 2中，实现对果树病虫害的预测和模拟。
进一步的，在STEP 2中，为了保障更好的测定效果，可以进一步根据果树病虫害的特征和需求使用基于规则的转换函数，根据邻居元胞的状态和环境因素来确定下一个时间步的元胞状态。这些规则可以包括阈值判断、逻辑判断、概率转换等。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例三
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式及实施例一、二：
在STEP3的果树病虫害场景中，为了进行人工病虫害预处理的流动最短路径计算，使用整数规划网络和Floyd算法。整数规划网络将元胞自动机的格点映射为节点，并设置边权重来表示节点之间的距离代价。通过应用Floyd算法，可以计算整数规划网络中节点之间的最短路径，以确定最优的人工病虫害预处理路径：
(1)网格表示：将元胞自动机的格点映射为整数规划网络的节点。
(2)边权重：将节点之间的边权重设置为根据距离计算的代价，可以使用欧几里得距离或其他合适的度量。
(3)初始化距离矩阵D：将D(i,j)设置为节点i和j之间的初始距离。
(4)Floyd算法迭代更新：
(4.1)对于每个节点k，在矩阵D上进行迭代更新：
(4.2)对于每对节点i和j：如果经过节点k的路径比直接连接的路径更短，更新D(i,j)为经过节点k的最短路径长度。
(4.3)最终得到的矩阵D包含节点之间的最短路径长度。
(4.4)根据最短路径长度，确定路径最优解，即确定人工病虫害预处理的最短路径。
Floyd算法：
在该算法中，通过不断更新矩阵D中的元素，最终得到节点之间的最短路径长度。通过步骤3中的整数规划网络和Floyd算法能够计算出最优的人工病虫害预处理路径，帮助工作人员快速部署到病变的元胞附近，对临近元胞进行病虫害预处理，以防止病虫害的进一步扩散，并进行有效的止损。
示例性的：边权重使用欧几里得距离；设有一个果树种植基地，它被划分为一个5x5的网格，共有25个元胞。我们将根据欧几里得距离来计算元胞之间的边权重。首先可以创建一个表格来表示元胞自动机的初始状态和边权重，如下所示：
S(1,1) S(1,2) S(1,3) S(1,4) S(1,5)
S(2,1) S(2,2) S(2,3) S(2,4) S(2,5)
S(3,1) S(3,2) S(3,3) S(3,4) S(3,5)
S(4,1) S(4,2) S(4,3) S(4,4) S(4,5)
S(5,1) S(5,2) S(5,3) S(5,4) S(5,5)
在表格中，每个元胞的状态用S(i,j)表示，初始时可以是健康状态(Healthy)。接下来可以计算元胞之间的边权重。由于采用欧几里得距离作为度量，可以使用以下公式来计算元胞(i,j)和(k,l)之间的距离：
distance＝sqrt((i-k)^2+(j-l)^2)
使用该公式可以计算任意两个元胞之间的距离，并将其填入边权重表格中。例如，计算元胞(1,1)和(2,3)之间的距离：
distance＝sqrt((1-2)^2+(1-3)^2)＝sqrt(1+4)
＝sqrt(5)≈2.236
在完成边权重的计算后，可以应用Floyd算法来计算最短路径。这里使用表格来展示距离矩阵D的更新过程。首先，初始化距离矩阵D，将节点之间的初始距离填入表格中：
1 2 3 4 5
1 0 — — — —
2 — 0 — — —
3 — — 0 — —
4 — — — 0 —
5 — — — — 0
接下来对节点进行迭代更新。首先，我们选择节点1作为中间节点。对于每对节点(i,j)，如果经过节点1的路径比直接连接的路径更短，我们更新D(i,j)为经过节点1的最短路径长度。例如，对于节点(2,3)，我们计算通过节点1的路径与直接连接的路径的距离：
D(2,3)＝min(D(2,3),D(2,1)+D(1,3))
根据表格中的初始值进行计算，并将更新后的最短路径长度填入表格中。依次迭代更新其他节点对之间的路径，直到完成所有节点的更新。最终得到的距离矩阵D包含了节点之间的最短路径长度。根据最短路径长度可以确定路径的最优解，即人工病虫害预处理的最短路径。例如，可以选择从起始节点(1,1)到目标节点(4,5)的最短路径，并沿着路径快速部署到该病变元胞的附近，进行病虫害预处理。
上述步骤包括元胞自动机的初始化、边权重计算、Floyd算法的迭代更新和最短路径计算。这样可以帮助我们有效地处理果树病虫害问题，减少损失并保护果树的健康生长。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例四
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式及实施例一、二、三：
在STEP4中，STEP 4.1需要准备一个训练数据集，其中包含多个样本。每个样本由元胞自动机的状态特征向量X和对应的目标变量y组成。特征向量X描述了元胞的状态，而目标变量y表示元胞的真实状态。
STEP 4.2在训练过程中会创建多棵决策树，并对每棵树进行训练。对于每棵决策树Tj(j从1到n_trees)，我们按照以下步骤进行训练：
STEP 4.2.1：创建一棵新的决策树Tj。
STEP 4.2.2：从训练数据集中随机选择一个子样本集Sj(可重复抽样)。
其中在决策树的训练过程中，选择最佳的特征和阈值来将子样本集Sj分成两个子集的方法是通过评估特征的重要性和选择能够最大化分离度的阈值来确定的。示例性的：使用基尼不纯度或信息增益来评估特征的重要性：
Gini(p)＝1-∑(pi^2)
其中，pi是样本属于第i个类别的概率。基尼不纯度越小，表示样本集合越纯净。选择最佳阈值可以根据特征的取值将样本集合划分为两个子集，一个子集表示病虫害存在，另一个子集表示病虫害不存在。这样可以有效地将具有不同病虫害状态的样本分开，为后续的预测和防治提供基础；通过选择最佳阈值，可以使决策树模型更加准确地预测病虫害的发生情况。选择合适的阈值可以使得样本在不同类别之间的分布更加明确，增加分类的准确性和区分度。选择最佳阈值有助于确定果树是否受到病虫害的威胁，从而指导防治策略的制定和优化。通过准确判断果树是否受到病虫害侵害，可以采取及时和针对性的防治措施，避免病虫害的扩散和危害。选择最佳阈值可以提高决策树模型的预测效果，减少误判和漏判的情况发生。这样可以避免不必要的防治措施和资源浪费，节约人力、物力和财力成本。
信息增益用于衡量一个特征对于分类任务的重要性，定义为：
Gain(D,A)＝Ent(D)-∑(|Di|/|D|)*Ent(Di)
其中，D是当前样本集合，A是候选特征，Di是根据特征A的取值划分的子样本集合，Ent(.)是样本集合的熵(entropy)。信息增益越大，表示特征对于样本的分类能力越强。
示例性的：设有一个样本集合Sj，包含N个样本，每个样本具有m个特征。
对于每个候选特征A：
a.针对每个可能的取值v：
i.将样本集合Sj分成两个子样本集合：S_left(v)和S_right(v)，其中S_left(v)包含特征A取值小于等于v的样本，S_right(v)包含特征A取值大于v的样本。
ii.计算在特征A取值为v时的基尼不纯度G_left(v)和G_right(v)，或者计算在特征A取值为v时的信息增益Gain(v)。
b.根据基尼不纯度或信息增益的计算结果，选择能够最小化基尼不纯度或最大化信息增益的阈值v_best，作为最佳阈值。
c.将样本集合Sj根据最佳特征A和阈值v_best划分成两个子样本集合S_left_best和S_right_best。
根据选择的最佳特征A和阈值v_best，将决策树的当前节点分裂为两个子节点，分别对应S_left_best和S_right_best。
通过上述逻辑和公式，决策树可以通过选择最佳特征和阈值来递归地划分样本集合，从而构建决策树模型。
STEP 4.2.3：在决策树Tj上进行递归的训练过程。在当前节点，选择最佳的特征和阈值，将子样本集Sj分成两个子集：S_left和S_right，其中S_left包含满足条件的样本，S_right包含不满足条件的样本。
如果达到停止条件(例如树深度达到最大值)，则将当前节点标记为叶节点，并使用叶节点上目标变量的统计值作为预测值。否则，继续递归地训练左子树和右子树，即对S_left和S_right分别进行步骤4.2.3的操作。
通过上述步骤可以训练出多棵决策树，每棵树都使用不同的子样本集和不同的特征。这样可以增加模型的多样性和减少过拟合。
STEP 4.3：在预测过程中，可以使用已训练好的随机森林模型来预测新的待预测元胞的状态。对于待预测元胞的特征向量X，我们按照以下步骤进行预测：
STEP 4.3.1：对于森林中的每棵决策树Tj：
STEP 4.3.2：在决策树Tj上进行预测：
STEP 4.3.3：从根节点开始，根据特征和阈值判断进入左子树还是右子树，直到达到叶节点。
STEP 4.3.4：返回叶节点上目标变量的预测值。
STEP 4.3.5：最后对所有决策树的预测结果进行聚合处理，可以采用平均值或投票的方式得到最终的预测结果。
示例性的：使用平均值对所有决策树的预测结果进行聚合，得到一个综合性的预测结果，从而提高整体预测的稳定性和准确性。
以下是使用平均值进行预测结果聚合的步骤和逻辑：
(1)预测结果收集：对于待预测的元胞或样本，经过每棵决策树进行预测，得到每棵决策树的预测结果。假设有n棵决策树，则得到n个预测结果。
(2)平均值计算：对这n个预测结果进行求平均值操作，得到最终的聚合预测结果。具体地，将n个预测结果相加，然后除以n即可得到平均值。
(3)数学公式表示如下：
聚合预测结果＝(预测结果1+预测结果2+...+预测结果n)/n
(4)逻辑解释：使用平均值进行预测结果聚合的逻辑是基于决策树集成的思想。每棵决策树都是独立训练得到的，具有一定的预测能力。通过取多棵决策树的预测结果的平均值，可以将各个决策树的优势进行整合，减少个别决策树的误差对整体预测的影响，提高预测的稳定性和准确性。
在果树病虫害防治场景中，由于每棵决策树都是基于不同的样本子集和特征进行训练的，因此它们可能在个别样本上有较大的偏差。通过取平均值，可以抵消这种偏差，减少预测结果的方差，提高整体预测的稳定性。每棵决策树可能在某些方面表现更好，而在其他方面表现较差。通过聚合多个决策树的预测结果，可以综合它们的优势，得到更全面和准确的预测结果。决策树模型可能存在过拟合的问题，即在训练集上表现良好，但在新样本上表现较差。通过使用平均值进行聚合，可以降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
使用平均值对所有决策树的预测结果进行聚合处理在果树病虫害防治场景中具有重要意义，它能够提高预测的稳定性、综合多个模型的优势，并降低过拟合的风险，从而提高整体的预测准确性。随机森林模型通过学习元胞自动机的状态特征，使用决策树进行训练和预测。通过多棵决策树的集成，可以有效地预测果树病虫害的发生和扩散情况，提供决策支持和防治措施。
示例性的：
P1、创建一个二维的元胞自动机，表示果树种植基地的区域。
每个格点代表一个元胞，具有状态变量，表示元胞的特征，例如土壤湿度、温度、光照强度等。
根据设定的规则和模型，对每个时间步的元胞状态进行更新，模拟果树生长和病虫害的传播过程。
P2、数据收集和准备：
在元胞自动机模拟过程中，记录每个时间步的元胞状态作为训练数据集。
每个元胞的状态特征作为输入特征向量X，病虫害状态作为目标变量y。
P3、随机森林模型训练：
根据收集到的训练数据集，应用随机森林模型进行训练。
使用基尼不纯度或信息增益等指标评估每个特征对于病虫害分类任务的重要性。
根据设定的决策树数量和其他参数，训练多棵决策树，并得到每棵决策树的预测能力。
P4、预测和聚合：
对于待预测的元胞，利用训练好的随机森林模型进行预测。
对每棵决策树的预测结果进行聚合处理，可以选择使用平均值对预测结果进行聚合。
最终的聚合结果即为预测的病虫害状态。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例五
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式及实施例一、二、三、四：
本实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上述所述的STEP1～4中的防治预测方法。
该计算机设备是一个专门设计用于果树病虫害防治预测的系统，它包括以下核心组件：
(1)处理器：计算机设备配备高性能的处理器，用于执行病虫害防治预测方法的各个步骤。
(2)存储器：与处理器耦接的存储器，其中存储了执行病虫害防治预测所需的程序指令、数据和模型参数。
(3)程序指令：存储在存储器中的程序指令，被处理器执行以实现病虫害防治预测方法的STEP1～4。
该计算机设备利用处理器的高性能和优化的算法实现病虫害防治预测方法，能够高效地处理大规模果树种植基地的数据并生成准确的预测结果。计算机设备结合了元胞自动机、随机森林和整数规划等技术，能够综合考虑果树状态、环境因素和病虫害风险评估结果，提供全面的防治预测支持。计算机设备通过Floyd算法和目标函数的优化，生成最优的处理路径，为果树病虫害防治提供决策支持和操作指导，提高防治效果和效率。该计算机设备通过处理器执行程序指令，利用存储器中存储的数据和模型参数，实现了STEP1～4中的病虫害防治预测方法。它具备高效预测能力、综合考虑因素和决策支持的功能，可应用于大规模果树种植基地的病虫害防治预测与决策。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例六
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中基于具体实施方式及实施例一、二、三、四：
本实施例提供一种存储介质，存储有能够实现如上述STEP1～4中的模拟方法的防治预测方法的程序指令。
该存储介质是一种特殊的存储设备，用于存储能够实现STEP1～4中的病虫害防治预测方法的防治预测方法：
(1)存储介质：该存储介质采用高容量、高速度的存储技术，能够存储防治预测方法所需的数据、算法和模型参数。
(2)数据存储：存储介质中存储了病虫害数据、果树状态数据、环境因素数据和模型参数等。
(3)预测模型存储：存储介质中还存储了STEP1～4中所需的预测模型、元胞自动机演化规则和整数规划网络等。
其中进一步的，请参阅图2～4，图中所示的C++程序即其所存储的程序指令：
(1)updateCellularAutomaton:这个函数用于更新元胞自动机的状态。它遍历元胞自动机的每个元素，并为每个元素添加一个随机因子，模拟元胞状态的更新。通过引入随机性，可以模拟真实环境中的不确定性和变化。
(2)computeShortestPath:这个函数使用Floyd算法计算最短路径。它接收一个距离矩阵作为输入，并在矩阵上进行迭代，通过比较经过中间节点的路径和直接连接的路径来更新最短路径的长度。最终，矩阵中的每个元素将包含节点之间的最短路径长度。
(3)DecisionTree类:这个类表示决策树模型。它的具体实现可能涉及决策树的构建、节点的选择和分裂策略等。由于示例代码中没有提供完整的实现细节，因此在这里无法提供详细的原理解释。
(4)RandomForest类:这个类表示随机森林模型。它包含多个决策树，并提供训练和预测功能。
(5)train函数用于训练随机森林模型。它接收训练数据集的特征和标签作为输入，并根据这些数据构建多棵决策树。具体的训练过程可能涉及随机选择样本集、选择特征和阈值等。
(6)predict函数用于对待预测数据进行预测。它遍历随机森林中的每棵决策树，并根据每棵决策树的预测结果进行聚合。在示例代码中，使用平均值对所有决策树的预测结果进行聚合，得到最终的预测结果。
该存储介质具备高容量和高速度的存储技术，能够存储大量的数据，并且支持快速的数据读取和传输，提高了防治预测方法的执行效率。存储介质可以根据具体需求进行定制和配置，存储不同类型的数据和模型参数，以适应不同果树种植基地的病虫害防治预测需求。存储介质采用可靠的存储技术和数据保护机制，保证数据的安全性和稳定性，避免数据丢失和损坏，确保防治预测方法的可靠性。该存储介质通过高效的数据存储和管理，以及预测模型的存储和调用，实现了STEP1～4中的防治预测方法。它具备高容量、高速度、可定制化、可靠性和稳定性的功能，能够满足大规模果树种植基地的病虫害防治预测需求。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
应用例
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用应用例的形式对本发明做详细的应用性的说明：
果树种植基地区域大小：10x10个元胞格点。
元胞自动机的初始状态：每个格点包含土壤湿度(H)和光照强度(L)两个特征。
步骤推导：
STEP 1:元胞自动机初始化
首先设定初始的元胞自动机状态。设随机选择了一个格点进行初始化，具体初始状态如下：
H L — — — — — — — — —
— — — — — — — — — — —
— — — — — — — — — — —
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— — — — — — — — — — —
— — — — — — — — — — —
— — — — — — — — — — —
其中，H表示土壤湿度，L表示光照强度，.表示空白格点。
STEP 2:元胞自动机模拟
接下来，本应用例使用元胞自动机模拟，根据设定的规则和模型更新每个时间步的元胞状态。
假设本应用例使用以下规则来更新元胞状态：
元胞状态更新方程：
土壤湿度(H)：新的湿度值等于当前湿度值加上随机因素。
光照强度(L)：新的光照强度值等于当前光照强度值减去随机因素。
具体地，本应用例假设在时间步t，元胞(i,j)的当前状态为(H(i,j)^t,L(i,j)^t)，那么更新后的元胞状态为(H(i,j)^(t+1),L(i,j)^(t+1))，其中：
H(i,j)^(t+1)＝H(i,j)^t+random_value_1
L(i,j)^(t+1)＝L(i,j)^t-random_value_2
这里的random_value_1和random_value_2是介于某个范围内的随机数，用来模拟环境的变化和随机性因素。
本应用例将这个规则应用于所有的格点，依次更新每个元胞的状态。
STEP 3:病虫害预处理整数规划网络和最短路径计算
在这一步中，本应用例使用整数规划网络和最短路径算法来进行病虫害的预处理和路径计算。
首先，本应用例将元胞自动机的格点映射为整数规划网络的节点，并设置边权重为节点之间的距离。假设本应用例使用欧几里得距离作为距离度量。
接下来，本应用例使用Floyd算法计算整数规划网络中节点之间的最短路径。算法的步骤如下：
初始化距离矩阵D：设置D(i,j)为节点i和j之间的初始距离。
对于每个节点k，在矩阵D上进行迭代更新：对于每对节点i和j：如果经过节点k的路径比直接连接的路径更短，更新D(i,j)为经过节点k的最短路径长度。矩阵D将包含节点之间的最短路径长度。
得到路径最优解后，根据最短路径快速部署到病变的元胞附近进行病虫害预处理，防止病虫害进一步扩散。
STEP 4:随机森林模型：
最后，本应用例使用随机森林模型基于元胞自动机状态作为输入特征，通过训练数据集进行学习和预测。本应用例设本有一个训练数据集，其中包含多个样本，每个样本由元胞自动机的状态特征向量和目标变量组成。
在训练过程中对于每棵决策树，本应用例按照以下步骤进行训练：
创建一棵新的决策树。从训练数据集中随机选择一个子样本集(可重复抽样)。在决策树上进行递归的训练过程：
选择最佳的特征和阈值，将子样本集分成两个子集。
如果达到停止条件(例如树深度达到最大值)，则将当前节点标记为叶节点，使用叶节点上目标变量的统计值作为预测值。否则，继续递归地训练左子树和右子树。对于待预测元胞的特征向量，对每棵决策树进行预测，并对所有决策树的预测结果进行聚合处理，得到最终的预测结果。
在本应用例的果树种植基地场景中，随机森林模型可以用来预测病虫害的发生概率或分类病虫害的类型，以便及时采取相应的防治措施。

Claims (10)

1.基于随机森林及元胞自动机的果树病虫害防治预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
STEP 1:元胞自动机：
将果树种植基地划分为网格，并为每个网格单元元胞定义状态，这些状态基于果树健康数据和其他环境因素，表示每个元胞的健康状况和病虫害风险；
STEP 2:元胞自动机演化：
基于周围元胞的状态和其他环境因素，定义演化规则来更新元胞的状态，通过迭代演化，利用元胞自动机模拟果树病虫害的传播和发展过程；
STEP 3:整数规划网络：
利用整数规划网络将元胞自动机的网格映射为网络节点，并计算节点之间的指导工作人员在果树种植基地中部署预处理措施路径，以防止病虫害的进一步传播。
STEP 4:随机森林模型：使用随机森林模型将元胞自动机的状态作为输入特征，通过训练数据集来学习病虫害的预测模式。
2.根据权利要求1所述的防治预测方法，其特征在于：
在STEP 1中:元胞自动机状态定义：一个二维格点空间，表示果树种植基地的区域；每个格点代表一个元胞，具有以下属性：
元胞状态变量：S(i,j)表示格点(i,j)处的元胞状态；
元胞状态：元胞状态描述了果树的健康状况和病虫害风险，可分为三种状态：
正常状态:元胞处于健康状态，没有受到病虫害的侵害；
风险状态:元胞处于受到潜在病虫害侵害的风险状态，但尚未表现出明显的症状；
病变状态:元胞已经受到病虫害的侵害，表现出明显的症状。
3.根据权利要求2所述的防治预测方法，其特征在于：
在STEP 1中：定义目标函数F：
F＝∑(W1*R(cell)+W2*T(cell)+W3*H(cell)+W4*R(cell))
R(cell)：Cell表示一个元胞，R(Cell)表示该元胞的病虫害风险程度；
W1、W2、W3和W4：平衡各因素权重的系数；
气温T(cell)、湿度H(cell)和降雨量R(cell)：对应所种植果树所要预防的有害昆虫的滋生环境条件参数。
4.根据权利要求2所述的防治预测方法，其特征在于：
STEP 2：元胞自动机演化规则：
根据相邻元胞的状态和其他环境因素进行判断和更新；
STEP 2.1：对于每个时间步t：
对于每个格点(i，j)：根据其邻居元胞的状态，计算下一个时间步的元胞状态S(i，j)^(t+1)；
STEP 2.2：使用LSTM网络更新元胞状态：S(i，j)^(t+1)。
5.根据权利要求4所述的防治预测方法，其特征在于：
STEP 3：病虫害预处理整数规划网络和最短路径计算：
使用Floyd算法在整数规划网络中找到最短路径；整数规划网络定义如下：
网格表示：将元胞自动机的格点映射为整数规划网络的节点；
边权重：将节点之间的边权重设置为根据距离计算的代价。
6.根据权利要求5所述的防治预测方法，其特征在于：
Floyd算法：
STEP 3.1：初始化距离矩阵D：
设置D(i，j)为节点i和j之间的初始距离；
对于每个节点k：在矩阵D上进行迭代更新：
对于每对节点i和j：如果经过节点k的路径比直接连接的路径更短，更新D(i，j)为经过节点k的最短路径长度；
STEP 3.2：矩阵D将包含节点之间的最短路径长度。
7.根据权利要求1～6任意一项所述的防治预测方法，其特征在于：
STEP 4：随机森林模型随机森林模型基于元胞自动机状态作为输入特征，通过训练数据集进行学习和预测：
STEP 4.1：输入：训练数据集：
{(X1，y1)，(X2，y2)，...，(XN，yN)}
其中：X是元胞自动机状态的特征向量，y是元胞状态的目标变量。
STEP 4.2：训练过程：对于每棵决策树：
j in 1 to n_trees 。
8.根据权利要求7所述的防治预测方法，其特征在于：
STEP 4.2.1：创建一棵新的决策树Tj；
从训练数据集中随机选择一个子样本集，记为Sj；
STEP 4.2.2：在决策树Tj上进行递归的训练过程：
选择阈值，将子样本集Sj分成两个子集：
S_left和S_right
STEP 4.2.3：如果达到停止条件，则将当前节点标记为叶节点，使用叶节点上目标变量的统计值作为预测值；否则，继续递归地训练左子树和右子树；
STEP 4.3：预测过程：
待预测元胞的特征向量X及每棵决策树Tj in森林中的所有决策树；
STEP 4.4在决策树Tj上进行预测：从根节点开始，根据特征和阈值判断进入左子树还是右子树，直到达到叶节点；
STEP 4.5返回叶节点上目标变量的预测值；对所有决策树的预测结果进行聚合处理，得到预测结果。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-8中任一项权利要求所述的防治预测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-8中任一项所述的模拟方法的防治预测方法的程序指令。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN117461501A (zh) * 2023-12-28 2024-01-30 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 一种基于路径规划的连栋温室防控方法及系统
CN117852726A (zh) * 2024-03-07 2024-04-09 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所) 一种蔬菜病虫害暴发流行预测方法、介质及系统
CN117852726B (zh) * 2024-03-07 2024-06-04 中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所) 一种蔬菜病虫害暴发流行预测方法、介质及系统

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