原文服务方: 水资源与水工程学报       
摘要:
为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型,并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)算法建立的施肥模型进行对比.结果 表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法.基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值.
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文献信息
篇名 基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建
来源期刊 水资源与水工程学报 学科
关键词 施肥模型 梯度提升树算法 施肥量 产量 玉米
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 农业水土工程
研究方向 页码范围 223-228,237
页数 7页 分类号 S147.2|S513
字数 语种 中文
DOI 10.11705/j.issn.1672-643X.2020.04.32
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作者信息
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1 严海军 72 694 16.0 23.0
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研究主题发展历程
节点文献
施肥模型
梯度提升树算法
施肥量
产量
玉米
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期刊影响力
水资源与水工程学报
双月刊
1672-643X
61-1413/TV
大16开
陕西省杨凌示范区西农路22号
1990-01-01
chi
出版文献量(篇)
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