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機器學習算法科研:預測甘蔗產量

juying ? 來源:juying ? 作者:juying ? 2023-09-04 16:30 ? 次閱讀

甘蔗,禾本科甘蔗屬植物,是制造蔗糖的原料,臺灣、福建等熱帶、亞熱帶地區廣泛種植,適合栽種于土壤肥沃、陽光充足、冬夏溫差大的地方。

甘蔗是多年生高大實心草本,其產量高低與多項因素相關。為分析廣西甘蔗主產區甘蔗產量與氣象因素的關系,利用氣象數據預測甘蔗產量,為糖廠及相關管理部門提供科學的數據支撐。廣西大學電氣工程學院攜手廣西大學甘蔗生物學重點實驗室、廣西糖業集團有限公司、廣西農業科學院甘蔗研究所展開了研究,基于多種機器學習算法預測廣西蔗區甘蔗產量。

選用2002~2019年廣西五個不同地級市內蔗區的產量數據及14種逐日氣象數據,將每年的各氣象因子以78個逐月遞增的連續時段的均值與產量進行相關性分析,根據敏感時段分析法確定關鍵氣象因子,并分析各氣象因子在敏感時段對產量的影響。分別利用BP神經網絡、支持向量機、隨機森林、長短期記憶網絡建立單蔗區產量預測模型,并采用以全生育期氣象均值作為模型輸入的方法進行對照實驗。使用HP濾波法分離出甘蔗氣象產量,將5個蔗區的數據混合,分別利用RF、SVM、BPNN和LSTM建立通用的多蔗區氣象產量預測模型。

對于單蔗區,敏感時段分析法的模型預測效果明顯優于全生育期取氣象均值的方法,LSTM模型對于上述兩種數據處理方法的預測效果均明顯優于目前廣泛使用的BPNN、SVM、RF模型,敏感時段分析法的LSTM模型整體的均方根誤差和平均絕對百分比誤差分別為10.34 t/ha和6.85%,決定系數Rv2為0.8489。對于多蔗區,LSTM預測結果較差,RF、SVM及BPNN三種預測模型都取得了良好的效果,預測效果最好的BPNN模型的RMSE和MAPE分別為0.98 t/ha和9.59%,Rv2為0.965。

通過敏感時段分析法篩選的關鍵氣象因子與產量均呈顯著相關,根據敏感時段能準確地分析各氣象因子對產量的影響。使用LSTM模型預測單蔗區產量,使用BPNN模型預測多蔗區甘蔗氣象產量的方法是可行的,且預測誤差在可接受范圍內。

甘蔗種植過程中的五大管理要點:

1、重攻莖肥促生長:甘蔗伸長期是需養分最多的時候,須重攻莖肥,且以施氮肥為主。每畝施尿素10-12公斤,腐熟人糞尿2500-3000公斤,餅肥25公斤,如基肥和前期磷、鉀肥不足,可結合補施磷、鉀肥。蔗株生長旺盛,可少施,長勢較差,應早施重施。

2、高培土防側伏:甘蔗伸長期間,應結合施肥進行高培土。通過多次薄培土,達到高培土,每次培土僅覆蓋蔗頭一節。在高培土中還要注意邊行管理,如對邊行加肥、培土,防止人畜踐踏,以克服消邊現象。

3、剝老葉加強通風:甘蔗進入生長后期,每7~10天生長一片新葉。因此,要剝去腳葉和枯黃老葉,增強蔗田通風透光,使莖稈粗壯,增強抗倒伏能力,同時也利于防治病蟲害。

4、灌水防旱壯莖:8~9月份甘蔗進入拔節猛長期,在水肥條件好的情祝下,每天可長高3~3.5厘米,每月可長高80~90厘米,所以要重視灌水。特別是出現旱情時,應及時灌水,土壤含水量以保持60%~80%為宜。

丘陵坡地要封行壟頭,爭取下雨積水保水。并用老葉或地膜覆蓋蔗畦,也可采用套種經濟作物增加畦面覆蓋,減少土壤水分蒸發。有條件的要抽水灌溉,避免受旱減產。有水的地方,要不失時機地灌好水,確保甘蔗豐收。

5、防治病蟲保豐收:8~9月是各種病蟲危害時期。如金龜子、絲蟲等,特別是絲蟲食蔗根部,會引起甘蔗枯萎、倒伏,危害較大。防治辦法:應當根據蟲情,適時施藥。對出現枯心的蔗田,每畝施用專用顆粒劑。

審核編輯 黃宇

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