基于机器学习的昆虫种群趋势预测

用 18 年灯光诱捕数据预测昆虫种群趋势（增长/稳定/衰退）：15 维趋势特征工程 + 五模型对比 + 熵权-TOPSIS 客观选模 + SHAP 找关键驱动因子，一条完整的生态时序分类流水线——代码、文档、讲解资料全配齐。

• 任务类型时序与信号
• 专业方向生物/农林 · 环境/地理 · 数据科学

数据与任务

如果你想找一个把机器学习用在真实生态数据上、又能讲出故事的项目，这个「昆虫种群趋势预测」很合适。

它用的是哥本哈根大学动物博物馆十八年（1998–2016）的真实灯光诱捕记录，去判断每个物种到底在增长、稳定还是衰退——背后连着气候变化与生态预警这种有分量的话题。配套也给你备齐了，帮你真正搞懂它、在面试和答辩里讲明白：带中文注释、能读懂的代码，一份从背景讲到每步实现的技术文档，一份把面试可能追问的点连参考答案都写好的项目讲解资料，还有一整套能直接做 PPT 的配图。

先说清楚，它到底在做什么

监测昆虫种群有现实意义——它们是生态系统的"晴雨表"，种群趋势能反映气候与环境的变化。但难点在于：原始数据是一条条零散的诱捕记录（哪天、哪个物种、抓到几只），并不是模型能直接吃的特征；要先把十八年里同一物种的逐年数量串成时间序列，再从中提炼出"它到底在涨还是在跌"的趋势信号。

这个项目从 4.4 万条原始观测出发，先按物种-年份聚合，筛出有至少 5 年记录的物种，再为每个物种构造 15 维趋势特征——总体变化率、年均增长率、线性趋势斜率、波动性、近 5 年 vs 早期 5 年比率等等，把"种群走势"翻译成模型能读懂的数字。最后基于总体变化率打成增长/稳定/衰退三类标签，对比五种模型并客观选优，再用 SHAP 找出哪些因子最能决定一个物种的命运。

搞懂它，你能在面试里讲清楚什么

把下面几件事吃透，面试官顺着问下来你都能接得住。

怎么把零散的诱捕记录变成"会预测趋势"的特征。 这是整个项目的地基，也是最能体现思路的地方。你要能讲清楚：为什么先按物种-年份聚合、为什么要求至少 5 年数据，以及那 15 维特征各自抓的是什么信号——趋势类（变化率、斜率）看方向，波动类（标准差/均值）看稳定性，时序类（近期 vs 早期）看演变。把这条特征工程链讲明白，就赢了一半。

为什么对比五种模型，又凭什么客观选优。 项目同时跑了 Logistic Regression、Random Forest、SVM、XGBoost、LightGBM 五种模型，并用熵权-TOPSIS 把 Accuracy / F1 / AUC 三个指标综合成一个客观排名。你能借此讲清楚：为什么不能只看单一指标拍板，熵权法怎么根据指标的区分度自动定权重，TOPSIS 又怎么用"离理想解的距离"排座次——这是一套能迁移到任何选模场景的方法论。

SHAP 怎么把模型讲成"看得懂的生态结论"。 SHAP 能排出哪些因子最推动"衰退/增长"的判断，让模型从黑盒变透明。你能借此讲清楚：总体变化率、线性趋势斜率这些长期趋势特征为什么是主导因子，把一个分类结果翻译回有生态学意义的解释。

下面这组分析图也都给你做好了，可以直接放进答辩或面试 PPT：

更关键的是，每张图怎么跑出来的、该怎么解读，技术文档里都讲清楚了——你能说明白每张图到底说明了什么。

面试官会问的，都帮你备好了

随便感受几个这个项目真实会被追问的问题：

• 为什么先按"物种-年份"聚合，还要求至少 5 年数据？少了会怎样？
• 熵权法和 TOPSIS 各自在选模里起什么作用，为什么要组合用？
• 三分类标签的 ±0.2 阈值是怎么定的，换个阈值会不会改变结论？

看到会愣一下？正常。配套的项目讲解资料把这个项目——从整体思路到每个流程细节、各种可能被追问的点——连参考答案都给你写好了。另外还有现成的简历描述，照着改就能写进简历；那套配图也能直接套进 PPT 模板，快速出一份面试 / 答辩 PPT。

配套资料：搞懂一个项目需要的，这里全都有

先看那份技术文档——从数据背景、特征工程一直讲到 TOPSIS 选模与 SHAP 可解释性，图文并茂：

代码也给你了——关键部分都带着中文注释，帮你读懂"它到底是怎么实现的"：

技术文档、项目讲解资料、源码注释、整套配图——搞懂一个项目、并在面试里讲清楚它，需要的全都备齐了。

适合谁

不管你是赶毕设、想给简历添个有分量的项目，还是在准备面试，这个题目都接得住。专业上，生态学、环境科学、生物信息学、数据科学、计算机方向都很合适。它的好处是把"机器学习方法"嫁接到一个真实、有社会意义的生态问题上——既有完整的特征工程与选模方法论，又有讲得出故事的应用背景，是一个能写进简历、撑得起面试的项目。