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卷积4862024
九大高级农业技术、环境工程和可持续发展国际会议 |
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文章号 | 01028 | |
页数 | 九九 | |
段内 | 农业技术环境工程促进可持续环境健康 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202448601028 | |
在线发布 | 2024年2月7日 |
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48601028(2024)
应用机器学习方法选择有机耕作系统
一号新西伯利亚州立农业大学160分校新西伯利亚斯克630039分校
2西伯利亚联邦农科中心267盒 Krasnoobsk 630501
*对应作者 :kiri-maksimovi@mail.ru
这项研究显示,根据对不同大气湿度条件下作物生产生产率和可持续性的评估,有可能轮作选择研究考虑8轮作面向谷物生产使用新西伯斯克区域森林阶梯的长期现场实验所得数据执行决策树并使用协同算法(RandomForest)后,制作了以相当高预测能力为特征模型标准降水指数被选为主预测器,在不同植被周期内潮湿大气特征从稳定收成的角度来看最稳定-带冬黑麦的粒子下降-带豆类的粒子下降-在表现不同严重程度的大气干旱的条件下选择机器学习方法(CART、随机森林)作为有效工具选择可持久谷物生产轮作而不使用西伯利亚土壤和气候条件化学化的可能性,以及作物生产转向有机技术的可能风险评估都得到了科学证实。
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