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J-GLOBAL ID：202102252491495297   整理番号：21A0490101

勾配リフティングツリーアルゴリズムに基づくトウモロコシ施肥モデル構築【JST・京大機械翻訳】

Construction of maize fertilization model based on gradient boosting decision tree algorithm

著者 (2件)： Zhuo Yue (中国農業大学 水利与土木工程学院,北京100083) ,  Yan Haijun (中国農業大学 水利与土木工程学院,北京100083)
資料名： Shuiziyuan yu Shuigongcheng Xuebao  (Shuiziyuan yu Shuigongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 4  ページ： 223-228,237  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4365A  ISSN： 1672-643X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 作物の土壌養分含有量、施肥量と出来高間の非線形関係をシミュレートするため、トウモロコシ「3414」の試験データを利用して補間を行い、土壌養分含有量と施肥量を入力量とし、収量を出力量とし、勾配リフティングツリー(GBDT)アルゴリズムを用いて施肥モデルを構築した。BPニューラルネットワーク(BPNN),サポートベクトル回帰(SVR),およびランダムフォレスト(RF)アルゴリズムによって確立した施肥モデルと比較した。結果は,トウモロコシ収量の平均相対誤差,平均絶対誤差,および平方自乗平均誤差が,それぞれ0.46%,48.7,および62.2kg/hm2であり,他の3つのアルゴリズムより優れていることを示した(P.GBDTモデル)。GBDTアルゴリズムに基づく施肥モデルは土壌養分含有量、施肥量と収量間の関係を模擬する時に高い精度があり、精密施肥を指導するには強い応用価値がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *施肥 ,  農作物 ,  実効値
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  施肥量 ,  ランダムフォレスト ,  土壌養分 ,  サポートベクトル回帰 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 施肥法・肥効  (FB05030Y) ,  トウモロコシ  (FC03034D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 勾配 ,  トウモロコシ ,  施肥 ,  モデル構築