【摘 要】
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苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段.单一预测模型受限于年际及空间变化,预测效果不佳.选取山东省4个苹果主产县,通过对2005—2019年气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量集成预测模型.首先,通过趋势分析法将苹果产量分解为趋势产量和气象产量.其次,分别针对月平均气象数据,依据距离相关系数筛选影响产量的关键气象因子.最后,以支持向量机回归、多元线性回归和决策树回归为基础模型形成集成预测模型.结果表明,集成预测模型精度优于单一模型,其平均相对误差在3.0
【机 构】
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山东农业大学信息科学与工程学院,山东泰安271018;泰山学院教务处,山东泰安271000
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苹果产量与气象因素密切相关,建立以气象因子为变量的预测模型是实现产量预测的重要手段.单一预测模型受限于年际及空间变化,预测效果不佳.选取山东省4个苹果主产县,通过对2005—2019年气象数据和苹果产量数据进行分析,构建苹果产量集成预测模型.首先,通过趋势分析法将苹果产量分解为趋势产量和气象产量.其次,分别针对月平均气象数据,依据距离相关系数筛选影响产量的关键气象因子.最后,以支持向量机回归、多元线性回归和决策树回归为基础模型形成集成预测模型.结果表明,集成预测模型精度优于单一模型,其平均相对误差在3.0％～4.5％,均方根误差在1.5～2.6.该模型在不同地区均表现出较好的预测效果,可为苹果产量预测提供理论支撑.
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