基于集成学习的甘肃省粮食产量预测OA
针对单个预测模型的侧重点不同导致粮食产量预测不够精准的问题,提出的方法是设计一个组合预测模型,选取粮食种植面积、农用机械总动力、农用化肥施用量、成灾面积、灌溉面积、最高温、最低温和日照时数这 8 个影响因素;选择并训练随机森林RF、梯度提升树GBDT和XGBoost 3 种模型作为基模型,采用线性回归作为第二层模型集成输出最终的粮食产量预测的结果.该堆叠模型的决定系数为 0.98,大于单个基模型的决定系数,同时均方根误差、平均绝对误差、均方误差也…查看全部>>
Aiming at the problem that the different focus points of individual prediction models lead to inaccurate grain yield prediction,the proposed method is to design a combined prediction model and select eight influencing factors:grain planting area,total power of agricultural machinery,agricultural chemical fertilizer application,disaster-stricken area,irrigated area,maxi-mum temperature,minimum temperature and sunshine hours;select and train three models:RF(ra…查看全部>>
涂丽珍;郭小燕;冯浩;赵志刚;张中铭
甘肃农业大学 信息科学技术学院,兰州 730000甘肃农业大学 信息科学技术学院,兰州 730000甘肃农业大学 信息科学技术学院,兰州 730000甘肃农业大学 信息科学技术学院,兰州 730000甘肃农业大学 信息科学技术学院,兰州 730000
经济学
甘肃省区域粮食安全粮食产量预测集成学习影响因素
Gansu Provinceregional food securitygrain yield predictionintegrated learninginfluencing factor
《智慧农业导刊》 2025 (5)
9-13,5
甘肃农业大学大学生创新创业训练项目(202416003,202416004)
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