[发明专利]一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法在审
申请号: | 202210185325.6 | 申请日: | 2022-02-28 |
公开(公告)号: | CN114970934A | 公开(公告)日: | 2022-08-30 |
发明(设计)人: | 陈玉蓝;王勇;罗琳;江连强;凌爱芬;朱先州;宋效东;李德成 | 申请(专利权)人: | 四川省烟草公司凉山州公司;中国科学院南京土壤研究所 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06K9/62;G06F30/23;G06F17/11;G06T3/40;G06F111/08;G06F111/10 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 唐循文 |
地址: | 615050 四川省凉*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明涉及一种基于特征集成学习的土壤厚度类型预测方法,有效地利用了影响土壤厚度变化的环境变量来构建预测模型,通过最优环境变量集合的筛选,构建连续型土壤厚度集成预测模型、土壤深度区间集成预测模型,并最终获得覆盖目标区域的土壤厚度区间空间分布,比传统的空间插值技术具有更高的预测精度,在未来面向山地区域或偏远地区缺乏足够多土壤厚度观测数据时,本发明能够降低土壤厚度观测点的数量需求,在保证土壤厚度空间分布预测精度的同时节约野外调查成本。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 特征 集成 学习 土壤 厚度 类型 预测 方法 | ||
【主权项】:
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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