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基于NW与自适应随机带宽计算的烟叶化学成分预测方法
1
作者
潘晓华
叶林辉
+7 位作者
张帅
李莹
陈广晴
周芸帆
张艳玲
梁太波
王建伟
戴华鑫
《中国烟草科学》
北大核心
2025年第1期95-105,共11页
为解决烟叶化学成分预测准确度不高、小样本场景性能差的问题,结合NW(Nadaraya-Watson核回归估计)与自适应随机带宽计算方法,建立了烟叶化学成分预测的回归模型。采用河南省2010―2020年气象和烟叶化学成分数据进行模型验证,结果表明,...
为解决烟叶化学成分预测准确度不高、小样本场景性能差的问题,结合NW(Nadaraya-Watson核回归估计)与自适应随机带宽计算方法,建立了烟叶化学成分预测的回归模型。采用河南省2010―2020年气象和烟叶化学成分数据进行模型验证,结果表明,本文方法整体上优于现有方法,以云烟87为例,对总糖、还原糖、总植物碱、钾、总氮等主要化学成分的预测误差(MAPE)分别为8.46%、8.71%、12.87%、14.04%、9.95%,相较于随机森林、BP、KNN方法,MAPE分别降低了7.69%、5.02%、5.5%。本模型可应用于不同品种的烟叶化学成分预测,在数据存在偏差的情况下具有更稳定的预测结果,且本文方法仅需随机森林模型1%的数据量就可达到更优效果,在鲁棒性验证、可靠性评估等方面均可取得更优的结果。
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关键词
烟叶
化学成分预测
自适应随机带宽计算
机器学习
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职称材料
题名
基于NW与自适应随机带宽计算的烟叶化学成分预测方法
1
作者
潘晓华
叶林辉
张帅
李莹
陈广晴
周芸帆
张艳玲
梁太波
王建伟
戴华鑫
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
浙江大学滨江研究院
中国烟草总公司河南省公司
浙江大学工程师学院
中国烟草总公司郑州烟草研究院
出处
《中国烟草科学》
北大核心
2025年第1期95-105,共11页
基金
中国烟草总公司重点研发项目(110202202017)。
文摘
为解决烟叶化学成分预测准确度不高、小样本场景性能差的问题,结合NW(Nadaraya-Watson核回归估计)与自适应随机带宽计算方法,建立了烟叶化学成分预测的回归模型。采用河南省2010―2020年气象和烟叶化学成分数据进行模型验证,结果表明,本文方法整体上优于现有方法,以云烟87为例,对总糖、还原糖、总植物碱、钾、总氮等主要化学成分的预测误差(MAPE)分别为8.46%、8.71%、12.87%、14.04%、9.95%,相较于随机森林、BP、KNN方法,MAPE分别降低了7.69%、5.02%、5.5%。本模型可应用于不同品种的烟叶化学成分预测,在数据存在偏差的情况下具有更稳定的预测结果,且本文方法仅需随机森林模型1%的数据量就可达到更优效果,在鲁棒性验证、可靠性评估等方面均可取得更优的结果。
关键词
烟叶
化学成分预测
自适应随机带宽计算
机器学习
Keywords
tobacco leaf
chemical component prediction
adaptive random bandwidth calculation
machine learning
分类号
S572 [农业科学—烟草工业]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NW与自适应随机带宽计算的烟叶化学成分预测方法
潘晓华
叶林辉
张帅
李莹
陈广晴
周芸帆
张艳玲
梁太波
王建伟
戴华鑫
《中国烟草科学》
北大核心
2025
0
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