利用智能计算方法对茶叶植株中害虫传播进行预测建模

《Scientific Reports》：Predictive modeling of pest spread in tea plants using an intelligent computational approach

　　

摘要

茶是一种由茶树（Camellia sinensis）的叶子制成的流行饮料，受到世界上许多人的喜爱。然而，害虫和天敌威胁着茶的生产，必须在不损害自然资源的情况下控制这些威胁。本研究提出了一个用于描述茶树、害虫和天敌之间相互关系的三营养级捕食系统的数学框架。采用贝叶斯正则化反向传播神经网络（BR-BNN）这一智能计算方法来求解该数学模型的结果。第四阶龙格-库塔方法（RKM-4）被用来找到目标解，并通过不同的情景和参数变化来评估模型的性能及BR-BNN的稳定性。此外，BR-BNN解与目标解的对比图表还展示了BR-BNN在所有结果中都能以极低的误差率表现出色。这些发现有助于解决提高产量、保护环境以及增强茶叶生产可持续性等相关问题。