基于Apriori算法的森林虫害预测方法

编号 zgly0001546806

文献类型 期刊论文

文献题名 基于Apriori算法的森林虫害预测方法

作者 张子恺  齐航  王上  蔡仕伟  姚宇  李丹 

作者单位 东北林业大学 

母体文献 东北林业大学学报 

年卷期 2017年08期

年份 2017 

分类号 S763  TP311.13 

关键词 Apriori算法  频繁模式  特征子集  病虫害预测 

文摘内容 针对现阶段对已出现森林虫害数据未能完成全面、及时地统计,以及难以准确预测森林虫害爆发的潜在外来诱因的问题,提出使用面向Web挖掘的主题网络爬虫搜集病虫害相关数据,并利用大数据挖掘频繁模式与关联规则的Apriori算法,挖掘结果得到满足最小支持度阈值的频繁2项集,并进一步从中筛选2种重要的特征子集,包括害虫与寄主之间的频繁模式,寄主与外来树种之间的频繁模式。解决了已出现的病虫害数据难以统计的难题;同时预测出针对某一地区害虫可能诱发森林虫害的外来树种。结果表明该方法能达到可靠、有效的森林虫害预测目的。