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申请/专利权人：华北水利水电大学
摘要：本发明属于温室腾发量计算技术领域，具体涉及一种基于XGBoost的温室滴灌番茄腾发量计算方法。该方法基于8个气象因子辐射Rn、平均气温Ta、最小气温Tamin、最大气温Tamax、平均相对湿度RH、最小湿度RHmin、最大湿度RHmax以及风速V与ET的关系构建出温室番茄ET预测模型，并根据所有自变量的特征重要性和排列重要性进行分析进行消融试验，优选出模型的输入变量，从而得到预测精度高的预测模型来计算ET值。该方法可以有效保证模型的有效性，提高ET预测精度。
主权项：1.一种基于XGBoost的温室滴灌番茄腾发量计算方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、定时监测并采集温室内的太阳净辐射Rn、相对湿度RH、空气温度Ta和风速V，每隔时间t计算一次各项指标的平均值存储于数据采集器中；并选取太阳净辐射Rn、相对湿度平均值RH、相对湿度最大值RHmax、相对湿度最小值RHmin、空气温度平均值Ta、空气温度最大值Tamax、空气温度最小值Tamin以及风速V的日平均值作为影响因子；步骤二、分析影响ET的各项指标的相关性，根据相关性结果确定自变量因素，然后计算ET实测值的日平均值作为因变量构建模型；步骤三、对样本数据进行标准化处理并随机打乱按比例分配分别作为训练集和测试集，以训练集对模型进行训练和调优，并以测试集对训练好的模型进行验证，得到预测模型用于计算ET值， 式中，为前面t-1棵树优化后的模型预测值，yi为实测值，ftxi为新加入的第t棵树所得分值，Ωft表示第t棵树的正则项，constant表示前面t-1棵树的正则化项之和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北水利水电大学 一种基于XGBoost的温室滴灌番茄腾发量计算方法
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