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基于线性回归模型的菜花重量预测研究
基于线性回归模型的菜花重量预测研究
作者:
周桂红
程洪
郭霞霞
原文服务方:
河北农业大学学报
机器学习
线性回归
LASSO
重量预测
菜花
摘要:
针对传统测量重量的方法不适于产前作物产量预测的问题,提出1种通过线性回归模型利用菜花三维模型特征属性得到菜花重量的方法.本研究利用Kinect获得菜花三维模型,再通过获取的菜花三维模型的长、宽、高、最大横截面积和体积等属性建立重量预测模型.引用相对误差、决策系数R2作为模型预测精度的评价指标,对线性回归模型正则化得到的岭回归、LASSO模型进行比较分析.结果 表明,正则化后模型的泛化能力更强,LASSO模型对菜花重量的预测精度更高.
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锂电池
SOC
多元线性回归
预测
基于协方差稳健模糊线性回归的系统负荷预测数学模型
预测数学模型
线性回归分析
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篇名
基于线性回归模型的菜花重量预测研究
来源期刊
河北农业大学学报
学科
关键词
机器学习
线性回归
LASSO
重量预测
菜花
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
126-130
页数
5页
分类号
TP181
字数
语种
中文
DOI
10.13320/j.cnki.jauh.2019.0021
五维指标
作者信息
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单位
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1
周桂红
河北农业大学信息科学与技术学院
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2
程洪
河北农业大学信息科学与技术学院
22
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郭霞霞
河北农业大学信息科学与技术学院
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线性回归
LASSO
重量预测
菜花
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
河北农业大学学报
主办单位:
河北农业大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-1573
CN:
13-1076/S
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1959-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
3393
总下载数(次)
0
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