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申请/专利权人：浙江农林大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种基于树液流量的线性基线模型经济林健康监测方法，通过茎流仪采集树干液流数据，同时采用环境传感器获取多种类型环境数据，将树干液流数据和所述环境数据分别进行数据预处理，将预处理后的数据比例划分为训练集和测试集，初始化DLinear预测模型后将训练集输模型对模型进行训练，采用测试集对模型进行测试，当预测精度达到预设阈值，则输出模型用于基于实时获取环境数据预测树干液流数据。本发明还公开了一种用于执行上述方法的系统，该方法和系统能够将不同类型的环境数据分解为趋势分量、季节分量等，即可很好地解决时间序列中非线性关系，且能保持预测精度的同时，大大降低了算力需求。
主权项：1.一种基于树液流量的线性基线模型经济林健康监测方法，其特征在于，所述基于树液流量的线性基线模型经济林健康监测方法包括，步骤S1，通过茎流仪采集树干液流数据，同时采用环境传感器获取环境数据，所述树干液流数据包括树液流量，所述环境数据包括温度、湿度、大气压亏缺、光合有效辐射、地外辐射、风速和光合光子通量密度；步骤S2，将所述树干液流数据和所述环境数据分别进行数据预处理，将预处理后的数据按照8：2的比例划分为训练集和测试集；步骤S3，初始化DLinear预测模型中的预测时间长度、分解核、迭代次数和回望窗口长度；步骤S4，将所述训练集输入DLinear预测模型对模型进行训练后，采用测试集对DLinear预测模型进行测试，若预测精度达到预设阈值，则输出DLinear预测模型；步骤S5，环境传感器实时获取环境数据，将数据初始化后输入DLinear预测模型得到预测量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江农林大学 基于树液流量的线性基线模型经济林健康监测方法及系统
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