基于机器学习的玉米环境因子分析及其产量预测方法研究

发布时间：2021-08-14 01:26

　　我国是农业大国,玉米作为我国的主要作物之一。在农业生产中如何提高农作物产量是极重要的研究课题,而其生长环境因子与其产量有着密切的关系。因此,本文旨在分析玉米生长环境因子变化规律及其预测方法,并对玉米产量进行预测;同时研究玉米果实鲜重与其表型参量的相关性,并构建其与玉米表型参量的回归方程。首先,本文对数据做预处理,剔除异常冗余数据,并对玉米生长环境因子与其表型参量做相关性分析,提取与其表型参量相关性较大的生长环境因子以便做进一步分析。然后,采用拟合方法分析玉米生长各环境因子的变化规律,同时,依据其信号变化类型分别采用不同的模型分别进行预测。对于信号高频分量较为复杂的玉米生长环境因子（空气湿度、二氧化碳浓度、土壤盐分）,本研究提出一种组合预测模型WPD-CEEMD-GA-Elman。即采用小波包WPD与完全总体经验模态分解CEEMD算法先对环境因子数据进行二次分解,然后再用遗传算法GA和Elman神经网络组合GA-Elman进行预测。针对信号分量较为简单的玉米生长环境因子（空气温度、土壤温度、土壤湿度）,本研究提出另一种组合模型WPD-GA-Elman。即采用小波包WPD分解玉米生长环境因... 

【文章来源】：内蒙古大学内蒙古自治区 211工程院校

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

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本文编号：3341487