《表2 基于k近邻的烟草花叶病毒病病情指数预测结果》

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《基于气象因子的烟草普通花叶病毒非线性预测模型》

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待测样本按训练集数据进行标准化，并计算各待测与训练样本间的距离，以1.576为阈值。对每个待测样本，与其距离小于1.576的训练集样本入选为该待测样本私有训练集，最后以该私有训练集构建SVM预测模型。为比较个性化预测性能，设置3个参比模型：all-SVM；k-NN-SVM；mean-k-NN-SVM。all-SVM模型即由全部训练集参与建模；k-NN-SVM模型基于传统k-NN方法和训练集留一法交叉测试，进行k值逐个试算，以留一法交叉测试MSE最小原则确定k值大小，该模型k值最大搜索范围为50，最终取值为23；mean-k-NN-SVM模型中k值取私有训练集样本数的平均（k=18）。各模型独立测试MSE见表2。