【摘 要】
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为实现对山核桃(Carya cathayensis Sarg)产量的精确预测,分析了气候因素和种植规模对山核桃产量的影响,建立了Lasso回归和灰色预测组合模型,并以临安山核桃为例进行实证研究
【机 构】
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浙江农林大学信息工程学院,浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY17G020025,LY18G010005),杭州市软科学项目(20190834M27),浙江省教育厅教育规划课题(jg20180175)
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为实现对山核桃(Carya cathayensis Sarg)产量的精确预测,分析了气候因素和种植规模对山核桃产量的影响,建立了Lasso回归和灰色预测组合模型,并以临安山核桃为例进行实证研究。结果表明,与Lasso-BP,Lasso-RBF以及Lasso-GRNN这3种模型的预测效果相比,Lasso-GM模型预测精度较高,平均相对误差达到6.99%,能够较好地掌握山核桃产量的变化规律。同时,预测结果也显示,到2024年临安山核桃产量处于稳步增长的态势。
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