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申请/专利权人：东北林业大学
摘要：本发明提出一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统及方法，其中系统的结构包括：传感器模块、数据处理单元、显示和交互单元和预测模型单元；传感器模块与数据处理单元电连接，数据处理单元与预测模型单元、显示和交互单元电连接，预测模型单元与显示和交互单元电连接。本发明通过集成先进的传感器技术和XGBoost机器学习模型，实现了对环境和生长数据的实时监测及处理，与现有技术相比，本系统能够实时收集和分析数据，通过XGBoost模型提供高准确度的固碳量预测。这一点是通过利用XGBoost强大的非线性建模能力，及时反映环境变化对固碳量的影响，从而提供更为精准的数据支持森林管理和碳信用评估。
主权项：1.一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统，其特征在于，所述一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统的结构包括：传感器模块、数据处理单元、显示和交互单元和预测模型单元；所述传感器模块与数据处理单元电连接，数据处理单元与预测模型单元、显示和交互单元电连接，预测模型单元与显示和交互单元电连接。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北林业大学 一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统及方法
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