摘要: 【目的】建立基于小波神经网络病虫害预测预报模型,对提前采取防病防虫措施、减少农作物病虫害损失、提高农作物产量与质量具有重要意义。【方法】本研究以山西省运城市芮城县1980-2014年麦蚜发生程度和气象因子数据为基础,采用主成分分析法从40个基础气象因子中整合形成9个新的自变量输入模型,采用试凑法筛选隐含层节点数,用1980-2009年的数据进行网络训练,对2010-2014年麦蚜发生程度进行回测,建立了以Morlet小波函数为传递函数的小波神经网络模型,并与以Sigmoid函数为传递函数的BP神经网络模型进行了比较。【结果】小波和BP神经网络两种模型对训练样本的平均拟合精度均有10年以上超过80%,两者MAPE 值分别为 89.83% 和83.07%,MSE 值分别为0.0578和0.6192。【结论】两个模型都能较好地描述麦蚜发生程度;从预测精度和模型的稳定性来看,小波神经网络好于BP神经网络。