基于决策树与WheatGrow作物模型的青稞生长预测初探

论文摘要

本研究致力于探究温度、土壤、水分、阳光等多因子对青稞生长的影响,并最终建立起用于指导实践及产量预测的高原青稞生长-预测模型。本研究利用西藏农牧研究院实验数据对影响青稞生长的因子进行程度划分,根据现有成熟禾本作物WheatGrow生长模型,带入青稞生长过程中不同程度的各影响因子拟定数据,得到传统生长模型的各因子对青稞生长的预测结果。并根据机器学习的决策树理论对传统生长模型中所涉及的各变量进行信息增益分析,按照各因子对作物生长的影响权重大小构建用于预测青稞生长及指导牧民生产种植活动的决策树模型。本研究建立起的有关影响青稞生长因子的青稞生长-预测模型,不仅实现了指导耕种实践及青稞产量预测的目的,同时还可依靠最新的青稞生长数据进行优化,进而更精准的分析青稞生长影响因子。

论文目录

• 1 生长模型分析
•   1.1 模型合理性
•   1.2 每穗小穗数
•     1.2.1 二棱期前可转化的叶原基数
•     1.2.2 二棱期后分化的小穗数
•   1.3 每小穗籽粒数
•   1.4 籽粒重
•   1.5 产量计算
•   1.6 变量分析
• 2 决策树建模理论
•   2.1 ID3算法的基本原理
•   2.2 模型迁移过程
• 3 实验过程
•   3.1 影响因子标准化
•   3.2 数据计算及建树
•   3.3 结果分析
• 3模型验证及改进方向
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吕奥博,董凯宁,龚澄,罗黎鸣,张思源,关卫星

关键词: 青稞,决策树,西藏高海拔

来源: 西藏农业科技 2019年S1期

年度: 2019

分类: 农业科技

专业: 农作物

单位: 四川大学信息管理技术系,西藏自治区农牧科学院农业研究所

基金: 2018年科技部重点研发专项:高海拔边境地区农牧业关键技术研究与示范-子课题:高海拔边境地区青稞绿色增产增效关键技术研究与集成示范资助

分类号: S512.3

页码: 72-77

总页数: 6

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