龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明公开了一种季节内作物产量动态预测方法，属于产量预测技术领域，能够解决现有产量预测方法预测不确定性较大，预测准确性较低的问题。所述方法包括：S1、获取目标区域在研究年份的气候观测数据、气候预报数据和总初级生产力数据；研究年份分为训练年份和预测年份；S2、根据训练年份的气候观测数据和气候预报数据，并利用多种填补方式得到预测年份的多种填补预报数据；S3、利用每种填补预报数据、以及预测年份的气候观测数据和总初级生产力数据分别对目标区域内目标作物的生长期进行分阶段产量预测，得到预测年份中每个预测阶段的多个预测产量。本发明用于季节内作物产量的动态预测。
主权项：1.一种季节内作物产量动态预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取目标区域在研究年份的气候观测数据、气候预报数据和总初级生产力数据；所述研究年份分为训练年份和预测年份；所述训练年份为所述研究年份中所述预测年份之前的所有年份；S2、根据所述训练年份的气候观测数据和气候预报数据，并利用多种填补方式得到预测年份的多种填补预报数据；S3、利用每种填补预报数据、以及预测年份的气候观测数据和总初级生产力数据分别对所述目标区域内目标作物的生长期进行分阶段产量预测，得到所述预测年份中每个预测阶段的多个预测产量；所述S2具体为：根据所述训练年份的气候观测数据和气候预报数据，分别利用差值法和线性拟合法对预测年份的气候预报数据进行偏差校正，得到预测年份的两种填补预报数据；和或，根据所述训练年份的气候观测数据，分别利用均值法和最近邻年份填补法得到预测年份的两种填补预报数据；所述S3具体包括：将所述目标区域内目标作物的生长期分为多个预测阶段，并将训练年份生长期内所有阶段的气候观测数据和每个预测阶段对应的预报月的总初级生产力数据分别输入初始产量模型中，得到每个预测阶段的产量预测模型；所述产量预测模型的训练方法为随机森林机器学习方法；将预测年份中每个预测阶段对应的预报月的总初级生产力数据、预报月及其之前的生长期月份的气候观测数据、以及预报月之后的生长期月份的每种填补预报数据分别输入对应预测阶段的产量预测模型中，得到所述预测年份中每个预测阶段的多个预测产量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院地理科学与资源研究所 一种季节内作物产量动态预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号