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(qū)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(qū)甘蔗產量與氣象因素的關系,利用氣象數(shù)據預測甘蔗產量,為糖廠及相關管理部門提供科學的數(shù)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(yè)集團有限公司、廣西農業(yè)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(qū)甘蔗產量。
選用2002~2019年廣西五個不同地級市內蔗區(qū)的產量數(shù)據及14種逐日氣象數(shù)據,將每年的各氣象因子以78個逐月遞增的連續(xù)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(qū)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(qū)的數(shù)據混合,分別利用RF、SVM、BPNN和LSTM建立通用的多蔗區(qū)氣象產量預測模型。
對于單蔗區(qū),敏感時段分析法的模型預測效果明顯優(yōu)于全生育期取氣象均值的方法,LSTM模型對于上述兩種數(shù)據處理方法的預測效果均明顯優(yōu)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(shù)Rv2為0.8489。對于多蔗區(qū),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(qū)產量,使用BPNN模型預測多蔗區(qū)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(yǎng)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(jié)。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(xiàn)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(jié)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(xiàn)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(fā)。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(xiàn)枯心的蔗田,每畝施用專用顆粒劑。
審核編輯 黃宇
-
算法
+關注
關注
23文章
4759瀏覽量
97112 -
模型
+關注
關注
1文章
3645瀏覽量
51685 -
機器學習
+關注
關注
66文章
8540瀏覽量
136206
發(fā)布評論請先 登錄
【下載】《機器學習》+《機器學習實戰(zhàn)》
AI應用于醫(yī)療預測 需集成機器學習與行為算法
如何使用機器學習技術解決社會網絡鏈接預測問題
基于規(guī)則的預測算法和基于機器學習的預測算法
如何幫你的回歸問題選擇最合適的機器學習算法
土壤水分測量儀的應用可促進甘蔗產量和收益的增加
基于機器學習算法的水文趨勢預測方法
如何評估機器學習模型的性能?機器學習的算法選擇
機器學習算法總結 機器學習算法是什么 機器學習算法優(yōu)缺點
機器學習算法入門 機器學習算法介紹 機器學習算法對比
機器學習有哪些算法?機器學習分類算法有哪些?機器學習預判有哪些算法?
無人機高光譜成像在甘蔗長勢分析和產量預測的應用

機器學習算法科研:預測甘蔗產量
評論