|国家科技期刊平台
| 注册
首页|期刊导航|烟草科技|基于机器学习的植烟区土壤有机质和全氮含量预测

基于机器学习的植烟区土壤有机质和全氮含量预测

张鑫 杨超 刘洪斌 武伟

烟草科技2022，Vol.55Issue(8)：20-27,8.
✕
烟草科技2022，Vol.55Issue(8)：20-27,8.

基于机器学习的植烟区土壤有机质和全氮含量预测

Predictions on organic matter and total nitrogen contents in tobacco-growing soil based on machine learning

张鑫 1杨超 2刘洪斌 1武伟3

作者信息

  • 1. 西南大学资源环境学院,重庆市北碚区天生路2号 400715
  • 2. 重庆市烟草科学研究所,重庆市北碚区天生路2号 400715
  • 3. 西南大学计算机与信息科学学院,重庆市北碚区天生路2号 400715
  • 折叠

摘要

关键词

植烟土壤/环境因子/有机质/全氮/GBDT模型

分类

农业科技

引用本文复制引用

张鑫,杨超,刘洪斌,武伟..基于机器学习的植烟区土壤有机质和全氮含量预测[J].烟草科技,2022,55(8):20-27,8.

基金项目

中国烟草总公司重庆市公司科技项目"基于工业需求的烤烟种植区划研究"[A20201NY01-1303(1)]. （1）

烟草科技

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-0861

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文