Weather Integrated Forecasting of Helicoverpa armigera using ARIMA and ANN Models Trained on a Decade of Pheromone Trap Data
本研究表明,人工神经网络(ANN)模型在棉铃虫(*Helicoverpa armigera*)成虫种群短期预测方面优于 ARIMA 模型,因为通过利用十年的信息素诱捕器和气象数据,该模型能更有效地捕捉非线性动态和高峰发生期,从而为集成害虫管理提供更卓越的预警系统。