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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的NDVI预测集成优化方法及系统，包括获取研究区域的研究数据并筛选和预处理，形成输入变量数据集；所述研究数据至少包括NDVI数据集和气候变量数据集；选取至少一种类型的NDVI预测模型，构建包括至少两种NDVI预测模型在内的NDVI预测模型集合；构建NDVI预测集成优化模型，包括目标函数、权重矩阵和约束条件；采用预配置的算法求解NDVI预测集成优化模型，确定最优权重，计算和评价预测精度，并输出预测结果。针对单个机器学习模型易出现欠拟合或过拟合问题，构建基于线性加权的NDVI预测集成模型，并通过增强精英保留的遗传算法确定各模型的权重，降低模型不确定性的不利影响。
主权项：1.基于机器学习的NDVI预测集成优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取研究区域的研究数据并筛选和预处理，形成输入变量数据集；所述研究数据至少包括NDVI数据集和气候变量数据集；步骤S2、选取至少两种类型的机器学习模型，构建包括至少两个NDVI预测模型在内的NDVI预测模型集合；步骤S3、构建NDVI预测集成优化模型，包括目标函数、权重矩阵和约束条件；步骤S4、采用预配置的算法求解NDVI预测集成优化模型，确定最优权重，输出预测结果，计算和评价预测精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于机器学习的NDVI预测集成优化方法及系统
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