典型文献
基于梯度提升算法的温室黄瓜株高生长模拟
文献摘要：
为解决温室黄瓜株高生长模拟模型经验因子较多和实用性不强的问题,选取3个玻璃温室进行数据收集,以环境因子和时间因子为输入量,每日株高生长量为输出量,采用XGBoost模型建立黄瓜5个生育期的株高生长量模拟模型,并与LASSO模型进行对比分析,采用Pearson相关分析和XGBoost模型的特征重要性得分确定各生育期影响株高生长的重点因子.结果表明:1)XGBoost模型在黄瓜不同生育期的模拟性能均优于LASSO模型,苗期、伸蔓期、结果前期和结果末期表现出了较好的拟合效果,结果中期的拟合效果一般,苗期的模拟效果最好,决定系数为0.821;2)苗期、伸蔓期和结果期影响株高生长的重点因子分别是当前生育期生长天数、日平均湿度和日平均温度.本研究所建立的温室黄瓜株高生长模拟模型可为温室黄瓜生产环境调控优化提供决策支持.
文献关键词：
黄瓜;温室;株高;XGBoost模型;模拟模型
中图分类号：
作者姓名：
翟子鹤;陈小文;高莉平;张天柱
作者机构：
中国农业大学水利与土木工程学院,北京100083;北京中农富通园艺有限公司,北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]翟子鹤;陈小文;高莉平;张天柱-.基于梯度提升算法的温室黄瓜株高生长模拟)[J].中国农业大学学报,2022(05):134-145
A类：
B类：
梯度提升算法,温室黄瓜,株高,生长模拟,模拟模型,玻璃温室,数据收集,环境因子,时间因子,输入量,高生长量,输出量,XGBoost,LASSO,特征重要性,不同生育期,模拟性,苗期,拟合效果,决定系数,结果期,前生,长天,平均湿度,平均温度,生产环境,环境调控,调控优化,决策支持
AB值：
0.32898
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