【摘 要】
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为探索准确预测邵阳县烟草产量的方法,首先对邵阳县70个植烟区土壤样本中的碱解氮、有效磷、速效钾等19个养分指标进行主成分分析,得出邵阳县烟草产量主要受有机质、有效锌、
【机 构】
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湖南农业大学信息科学技术学院,湖南农业大学图书馆,湖南应用技术学院信息工程学院
【基金项目】
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湖南省科技厅项目“湘中生态公益林重点建设区植被复技术研究”(S2006N332)
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为探索准确预测邵阳县烟草产量的方法,首先对邵阳县70个植烟区土壤样本中的碱解氮、有效磷、速效钾等19个养分指标进行主成分分析,得出邵阳县烟草产量主要受有机质、有效锌、有效硼、有效锰、有效硫、交换性钙、全钾、有效铁和速效钾等9个养分含量的影响。在此基础上,基于支持向量机回归算法SVR对70个植烟区的烟草产量进行回归预测。结果发现,以主成分分析后的9个养分指标作为特征变量预测得到的烟草产量的均方误差明显小于以19个养分指标作为特征变量预测得到的烟草产量的均方误差。同时,对比SVR算法和随机森林回归算法发现,S
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