本研究评估了基于小麦冠层特征(如反射率参数和CC指数)的多种产量预测模型的效率,并与其他统计建模方法进行了比较。结果表明该模型预测产量与实测产量相关且能够较早地根据花期生物量进行产量预测;对模型组成部分的评价能够更好地了解在整个作物周期内限制产量形成的主要因素;提出的Yieldp模型基于产量形成方程和与三种效率...
小麦产量预测模型是通过对多种因素的测量和分析,以确定产量相关的变量和参数,从而对小麦产量进行估计的数学模型。这些因素可以包括气候条件、土壤质量、种植技术等。 在气候条件方面,温度、降水和日照等因素对小麦产量有着重要影响。研究者通常收集一段时间内的气象数据,并将其与历史产量数据进行相关分析,以确定气候因素...
因此,研究小麦产量预测模型,提高预测精度,对于全球粮食生产和粮食供给安全具有重要意义。 二、常用小麦产量预测模型 1.时间序列模型 时间序列模型是一种根据历史数据和未来趋势预测当前或未来情况的模型,通常适用于常规、季节性和周期性事件的预测。经典的时间序列模型有ARIMA模型、SARIMA模型等。这些模型可以使用以往的数据...
本研究试验地点如图1,提出了一种基于冠层高光谱反射率(350 ~ 2500 nm)的小麦产量预测新框架(图2),并采用集合贝叶斯模型平均(ensemble Bayesian model averaging,EBMA)方法提高模型性能。为了建立产量预测模型,将Boruta特征选择方法提取的重要波段(图3)分别输入4个线性ML模型和4个非线性ML模型。同时,基于模型交叉验证性...
本文提出了一种基于冠层盖度(CC)和反射率指数的小麦全生育期产量预测模型。利用2015年和2016年在田间条件下生长的小麦群体的表型数据,通过比较产量与提出模型的输出来评估该模型。累积辐射(RAD)、归一化植被指数(NDVI)、光化学反射率(PRI)、水分指数(WI)、收获指数(HI)和CC指数是模型的组成部分。本研究评估了基于小...
本文首先回顾了现有的小麦产量预测方法,并指出了它们的局限性,特别是当应用于环境条件多变的旱地农业系统时。接着,介绍了ARIMA模型的基本原理及其在时间序列预测中的应用,同时探讨了多种机器学习算法,包括但不限于支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)等,这些算法因其在处理复杂数据集方面的优越性...
深度学习模型能够自动提取特征并建立复杂的非线性关系,从而提高预测的准确性。本文将探讨基于深度学习的小麦产量预测模型的研究进展,分析其优势和挑战,并提出未来研究方向。 二、深度学习技术概述 深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建多层的神经网络来学习数据的高层特征。与传统的机器学习方法相比,深度学习能够处理更...
基于SPSS的日照市小麦产量年景预测模型
最大值合成NDVI资料为数据源,研究了美国玉米和小麦生长季的旬NDVI与产量的关系,确定了不同月份的建模因子,分别建立了美国玉米和冬小麦不同月份的产量动态预报模型.通过对各模型估算产量与实际产量进行比较,各模型预报结果的相对误差大部分在3%以内,精度较高,说明建立的作物产量动态预报模型实用可行,能够投入产量预报业务...
多源数据支持下活动模式识别及序列预测 并实现基于数据驱动的活动预测模型.主要内容如下: (1)获取多源数据并进行预处理和分析.面对手机信令数据中活动类型信息的缺失,通过结合规则方法和无监督学习技术进行... 张逸敏 - 《浙江大学》 被引量: 0发表: 2024年 多源信息融合的刀具磨损与剩余寿命预测方法研究 1DCNN)预...