【摘 要】
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为高效和准确地估测作物产量,试验以苎麻为研究对象,基于2010~2019年获取的长期定位田间试验实测数据,选取株高、茎粗、分株数、有效株率和鲜皮厚度5个因子作为自变量,分别构
【机 构】
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湖南农业大学苎麻研究所,保险职业学院
【基金项目】
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国家麻类产业技术体系养分管理岗位(CARS-16-E11),国家自然科学基金(31471543)
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为高效和准确地估测作物产量,试验以苎麻为研究对象,基于2010~2019年获取的长期定位田间试验实测数据,选取株高、茎粗、分株数、有效株率和鲜皮厚度5个因子作为自变量,分别构建了鲜皮产量及原麻产量的多元回归模型和BP神经网络模型。结果表明,BP神经网络产量模型估测的鲜皮产量和原麻产量在精度和稳定性方面均明显优于回归模型。其中,回归方法获得的中苎1号鲜皮产量和原麻产量与实测值的绝对系数R2分别为0.40和0.47,相对误差分别在5.05%~46.60%与1.18%~39.69%范围内波动,平均相对误差分别为
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