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题名基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型研究
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作者
姚忠毅
任利峰
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机构
吉林农业科技学院
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出处
《无线互联科技》
2023年第21期145-147,共3页
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基金
吉林省大学生创新创业训练计划项目
项目编号:S202311439085。
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文摘
随着我国农业温室大棚技术的发展,番茄成为大棚蔬菜中典型的农作物之一,我国番茄种植生产量以及规模已位于世界第一。就目前数据显示,我国番茄大棚种植管理数据可视化程度较低,在番茄生产种植作业中,对其生长所需的参数难以精确调控,严重影响大棚作物产业的进一步发展。为确保大棚番茄生产作业的科学化、精准化,文章提出了基于KNN-SVM算法的温室番茄生长预测模型,通过模型,结合信息化设备以及人工方式采集的大棚番茄全周期生长信息,生成大棚番茄各阶段生长预测模型。在项目部署过程中,从算法的改进、数据采集、数据分析、数据可视化等方面入手,使得其适应环境的能力更强,数据的准确性更高,为大棚番茄规范化种植提供了参考。
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关键词
KNN-SVM算法
数据处理
数据采集
温室番茄生长模型
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Keywords
KNN-SVM algorithm
data visualization
data collection
greenhouse tomato growth model
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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