林木病虫害预测模型应用试题库及答案​.docVIP

林木病虫害预测模型应用试题库及答案?

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种是常用的林木病虫害预测模型？（）

A.回归模型B.决策树模型C.神经网络模型D.以上都是

2.预测模型的准确性主要通过（）衡量。

A.预测时间B.样本数量C.评估指标D.模型复杂度

3.建立预测模型时，数据预处理不包括（）。

A.数据清洗B.数据可视化C.特征选择D.数据标准化

4.用于短期林木病虫害预测的模型是（）。

A.长期趋势模型B.季节性模型C.实时监测模型D.综合模型

5.以下哪项不是影响预测模型效果的因素（）。

A.天气情况B.模型算法C.数据质量D.建模人员

6.预测模型在林业中的主要目的是（）。

A.统计数据B.防治病虫害C.评估森林生态D.研究树种特性

7.数据量较少时，较合适的预测模型是（）。

A.复杂模型B.简单模型C.集成模型D.深度学习模型

8.（）可用于验证预测模型的可靠性。

A.交叉验证B.数据划分C.模型训练D.特征提取

9.预测模型中的特征指的是（）。

A.模型参数B.数据变量C.算法步骤D.模型结构

10.对历史病虫害数据建模，首先要做的是（）。

A.选择模型B.收集数据C.评估模型D.调整参数

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.常用的林木病虫害预测模型评估指标有（）

A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差

2.构建预测模型的数据来源包括（）

A.野外实地调查B.卫星遥感数据C.气象部门数据D.林业历史记录

3.以下属于机器学习预测模型的有（）

A.支持向量机B.随机森林C.逻辑回归D.灰色预测模型

4.影响林木病虫害发生的因素有（）

A.树种B.气候条件C.土壤肥力D.人为活动

5.预测模型应用场景包括（）

A.病虫害早期预警B.防治方案制定C.森林资源规划D.生态系统研究

6.数据预处理的方法有（）

A.数据平滑B.数据归一化C.数据降维D.数据扩充

7.深度学习预测模型的优点有（）

A.自动提取特征B.处理复杂数据C.训练速度快D.模型解释性强

8.模型训练过程中需要调整的参数有（）

A.学习率B.迭代次数C.隐藏层节点数D.核函数参数

9.为提高预测模型精度，可采取的措施有（）

A.增加数据量B.优化模型结构C.改进算法D.更换评估指标

10.以下哪些属于时间序列预测模型（）

A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.SVM

三、判断题（每题2分，共10题）

1.预测模型一旦建立就无需调整。（）

2.数据质量对预测模型结果影响不大。（）

3.所有林木病虫害都适合用同一个预测模型。（）

4.简单的预测模型一定不如复杂模型准确。（）

5.预测模型能完全准确预测病虫害发生情况。（）

6.气象数据是林木病虫害预测模型的重要输入数据。（）

7.模型训练的样本越多越好。（）

8.深度学习模型不需要人工提取特征。（）

9.预测模型评估指标只有一种。（）

10.建立预测模型前不需要了解林木病虫害特点。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述构建林木病虫害预测模型的一般步骤。

答：首先收集相关数据，包括病虫害、气象、林木信息等；接着进行数据预处理，如清洗、标准化等；然后选择合适模型；再用训练数据训练模型；最后用测试数据评估模型，必要时调整优化。

2.说明数据在预测模型中的重要性。

答：数据是模型基础，高质量数据能让模型学习到准确规律。数据的数量影响模型泛化能力，质量影响模型准确性，其特征决定模型可挖掘的信息，直接关系到预测效果。

3.举例说明一种常用预测模型的特点。

答：以随机森林为例，它是集成学习模型，由多棵决策树组成。优点是抗过拟合能力强，对数据适应度高，无需复杂特征工程，结果稳定，能处理高维数据，训练速度相对较快。

4.如何选择适合的林木病虫害预测模型？

答：需考虑数据特点，如数据量、特征类型等；病虫害特性，如发生规律；模型性能，包括准确性、复杂度等；还要结合应用场景，如短期或长期预测，综合权衡选择。

五、讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论不同类型预