Índices de crecimiento y predicción de rendimiento del maíz de verano en China basados en un método de aprendizaje automático supervisado
Autores: Su, Lijun; Wen, Tianyang; Tao, Wanghai; Deng, Mingjiang; Yuan, Shuai; Zeng, Senlin; Wang, Quanjiu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Índices de crecimiento y predicción de rendimiento del maíz de verano en China basados en un método de aprendizaje automático supervisado
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Índice de área foliar
Masa de materia seca
Modelo de predicción
Aprendizaje automático supervisado
Algoritmo de regresión
Entrada total de agua
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El índice de área foliar y la masa de materia seca son indicadores importantes para el crecimiento y los rendimientos de los cultivos. Con el fin de resolver el problema de predecir el índice de crecimiento y el rendimiento del maíz de verano bajo diferentes condiciones de calidad del suelo y manejo del campo, este estudio propone un modelo de predicción basado en el algoritmo de regresión de aprendizaje automático supervisado.
Descripción
El índice de área foliar y la masa de materia seca son indicadores importantes para el crecimiento y los rendimientos de los cultivos. Con el fin de resolver el problema de predecir el índice de crecimiento y el rendimiento del maíz de verano bajo diferentes condiciones de calidad del suelo y manejo del campo, este estudio propone un modelo de predicción basado en el algoritmo de regresión de aprendizaje automático supervisado.