Weather Integrated Forecasting of Helicoverpa armigera using ARIMA and ANN Models Trained on a Decade of Pheromone Trap Data
본 연구는 인공신경망(ANN) 모델이 10년 간의 페로몬 트랩 및 기상 데이터를 활용하여 비선형 역학 및 정점 발생을 더욱 효과적으로 포착함으로써, 코토니카방아나방(*Helicoverpa armigera*) 성충 개체군의 단기 예측에 있어 ARIMA 모델보다 우수한 성능을 보이며, 이를 통해 종합적 해충 관리(IPM)를 위한 더 뛰어난 조기 경보 시스템을 제공한다는 것을 입증한다.