25.12.2025

УДК 621.31

Суринский Д.О., Фараносов В.В., Чурсин О.В., Кленских А.Г., Архипов Н.Г.

Интеллектуальная система оценки и прогнозирования эпидемиологических рисков на сельскохозяйственных объектах на основе нейронных сетей

В условиях сокращения применения химических средств защиты растений и роста экологических требований к сельскохозяйственному производству возрастает необходимость в инновационных подходах к мониторингу и управлению рисками, связанными с насекомыми-вредителями. В статье предложен комплексный метод оценки эпидемиологического риска, основанный на интеграции электрофизического мониторинга, онтологического моделирования и машинного обучения. Разработан экспертно-программный комплекс, реализующий нейросетевую модель прогнозирования на основе 42 ключевых параметров, сокращённых до 6 главных компонент с помощью метода PCA. Система апробирована на базе ЗАО «Нива-АГРО» (Тюменская область). Результаты показали снижение интегрального риска в 4,56 раза и экономический эффект в размере 4,425 млн руб. в год при сроке окупаемости менее 8 месяцев. Предложенный подход обеспечивает переход от реактивной к проактивной системе защиты растений, повышает экологическую безопасность и способствует цифровизации агропромышленного комплекса.

Ключевые слова: ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКИЙ РИСК, НАСЕКОМЫЕ-ВРЕДИТЕЛИ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА, ЭЛЕКТРОФИЗИЧЕСКИЙ МЕТОД, ИНТЕГРИРОВАННАЯ ЗАЩИТА РАСТЕНИЙ, ОНТОЛОГИЯ, PCA, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

        Текст статьи