基于烟叶物理属性的烟叶出片率模型研究

论文摘要

为研究烟叶物理属性与出片率的定量关系,应用逐步回归、主成分回归、支持向量机回归3种方法对58个烟叶样品建立出片率预测模型。同时,采用3种预测模型对15个未知烟叶样本进行预测。结果显示:逐步回归模型预测标准偏差为1. 168;主成分回归预测标准偏差为1. 203;当参数c=29. 744,g=0. 01时,支持向量机预测标准偏差为0. 624。表明采用支持向量机回归方法预测精度最高。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料
•   1.2 测定项目与方法
•     1.2.1 烟叶物理属性的测定
•     1.2.2 烟叶出片率的测定
•   1.3 模型构建与验证
•     1.3.1 逐步回归法建模
•     1.3.2 主成分回归法建模
•     1.3.3 支持向量机回归法建模
•   1.4 模型评价方法
• 2 结果与分析
•   2.1 烟叶出片率与烟叶物理属性总体情况
•   2.2 烟叶出片率预测模型的构建
•     2.2.1 逐步回归法建模
•     2.2.2 主成分回归法建模
•     2.2.3 支持向量机回归法建模
•   2.3 模型对比分析
• 3 小结与讨论
•   3.1 小结
•   3.2 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李新锋,徐小红

关键词: 烟叶,出片率,物理属性,预测模型

来源: 作物研究 2019年04期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 轻工业手工业

单位: 福建省龙岩金叶复烤有限责任公司

分类号: TS44

DOI: 10.16848/j.cnki.issn.1001-5280.2019.04.11

页码: 297-301

总页数: 5

文件大小: 367K

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