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申请/专利权人：广东交通职业技术学院
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯回归的种植预测管理方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1：调取历史业务源数据；S2：根据历史业务源数据建立回归模型，根据历史业务源数据建立贝叶斯回归模型；S4：重复步骤S2‑S3，直至迭代完成或分布收敛，得到后验值和i；S5：采集实时种植数据；S6：将所述后验值和i，和所述实时种植数据分别代入亩产量f（x），得到fX预测值；S7：当种植期结束后，接收并存储当期实际亩产量y；S8：将预测值fX与实际亩产量y对比，判断是否超过误差范围；S9：若否，则将所述后验值和i存储为下一期的估算值的先验值进行种植预测；本发明能利用动态数据持续修正预测值，预测准确，为农业生产计划提供了更准确的决策辅助。
主权项：1.一种基于贝叶斯回归的种植预测管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：调取历史业务源数据，其中，所述历史源数据包括：土壤EC值、土壤PH值、土壤含水量、空气的温度、空气的湿度、光照度；S2：根据历史业务源数据建立回归模型，亩产量f（x）=A+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+，其中，X1值为土壤EC值、X2值为土壤PH值、X3值为土壤含水量、X4值空气的温度、X5值为空气的湿度、X6值为光照度，β为权重系数，A为常数，为残差值，为独立同分布，符合正态分布；S3：根据历史业务源数据建立贝叶斯回归模型；S4：重复步骤S2-S3，直至迭代完成或分布收敛，得到后验值和i；S5：采集实时种植数据，其中，所述实时种植数据包括：土壤EC值、土壤PH值、土壤含水量、空气的温度、空气的湿度、光照度；S6：将所述后验值和i，和所述实时种植数据分别代入亩产量f（x）=A+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+，得到fX预测值；S7：当种植期结束后，接收并存储当期实际亩产量y；S8：将预测值fX与实际亩产量y对比，判断是否超过误差范围；S9：若否，则将所述后验值和i存储为下一期的估算值的先验值进行种植预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东交通职业技术学院 一种基于贝叶斯回归的种植预测管理方法及系统
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