【摘 要】
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广西是我国最大的甘蔗产区,而柳州是广西重要的甘蔗产区之一。甘蔗生长周期长,从其出苗到茎伸长再到工艺成熟的不同生长期里,气象因子均显著地影响其生长,气象因子是影响甘蔗产量的重要因素。为了研究气象因子与甘蔗产量的关系,并通过气象因子预测甘蔗产量,本工作基于广西壮族自治区柳州市各县区1999-2018年各气象台站每天的气象数据及对应的各县区甘蔗产量数据,基于甘蔗全生长期和不同生长期将气象数据进行划分,在
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广西是我国最大的甘蔗产区,而柳州是广西重要的甘蔗产区之一。甘蔗生长周期长,从其出苗到茎伸长再到工艺成熟的不同生长期里,气象因子均显著地影响其生长,气象因子是影响甘蔗产量的重要因素。为了研究气象因子与甘蔗产量的关系,并通过气象因子预测甘蔗产量,本工作基于广西壮族自治区柳州市各县区1999-2018年各气象台站每天的气象数据及对应的各县区甘蔗产量数据,基于甘蔗全生长期和不同生长期将气象数据进行划分,在此基础上,建立气象因子-甘蔗产量预测模型,具体工作如下:(1)基于全生长周期的气象因子数据,通过因子分析得到气象因子的信息可以由三个公共因素表达,即影响甘蔗生长的主要气象因子为温度因素、水分因素、光照因素;(2)通过决策树CART算法,基于甘蔗生长期间的气象因子对甘蔗产量进行分类研究,对测试集的检验AUC值为0.6826,分类效果较好;(3)在因子分析和决策树模型分析的基础上,以甘蔗生长期间的气象因子作为输入向量,以甘蔗的产量为输出变量,建立支持向量回归模型、BP神经网络模型以及灰色BP神经网络模型,应用这三个模型对甘蔗产量进行预测,并比较预测产量与实际产量的相对误差,其中,支持向量回归模型的相对误差范围为-0.136~0.0554,BP神经网络模型的相对误差范围为-0.05125~0.0172,灰色BP神经网络的相对误差范围为-0.00339~0.025715;(4)通过比较模型的预测精度,即平均相对误差和均方根误差,来比较模型的预测效果,这两个值越小,预测精度越高,模型预测效果越好。平均相对误差比较结果显示,支持向量回归模型>BP神经网络模型>灰色BP神经网络模型;均方根误差比较结果显示,支持向量回归>BP神经网络模型>灰色BP神经网络模型;结果表明,灰色BP神经网络模型的预测精度高,模型预测效果显著,表明灰色BP神经网络模型能有效预测甘蔗产量。
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