【摘 要】
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开展日光温室气温预报,为农业生产提供参考,指导农户采取调控措施,为作物生长提供适宜条件,促进品质和产量提升。研究选取温室外气温、日照等气象因子,建立随机森林算法预测
【机 构】
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陕西省安塞区气象局,陕西省子长市气象局
【基金项目】
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陕西省延安市气象局科研基金项目“人工智能预测技术在日光温室温度预报中的应用”(2019-05)
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开展日光温室气温预报,为农业生产提供参考,指导农户采取调控措施,为作物生长提供适宜条件,促进品质和产量提升。研究选取温室外气温、日照等气象因子,建立随机森林算法预测模型,就室内最低、最高气温进行拟合预测分析和预测因子重要性评估。结果表明,温室内最低、最高气温拟合值与观察值的拟合度分别达99.69%和99.85%,温室外最低气温是室内最低气温的重要预测因子,室外日照是室内最高气温的重要预测因子。同时建立支持向量机、神经网络、多元回归、逐步回归模型,通过对各个模型中平均绝对误差、均方根误差等3个指标进行比较,
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