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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多模型加权的土壤容重预测方法和装置，该方法包括：将获得的土壤样本集分为训练样本集和验证样本集，土壤样本包括真实土壤容重和环境变量集；基于训练样本集对构建的支持向量机、Cubist、随机森林和梯度提升机模型分别进行拟合得到4种初始容重预测模型；采用Granger‑Ramanathan方法基于4种初始容重预测模型的预测精度对4种初始容重预测模型的输出结果赋权重后加和得到最终预测土壤容重。该预测方法能够稳定、精准的预测不同未知环境下的土壤容重。
主权项：1.一种基于多模型加权的土壤容重预测方法，其特征在于，包括：将获得的土壤样本集分为训练样本集和验证样本集，土壤样本包括真实土壤容重和环境变量集；基于训练样本集对构建的支持向量机、Cubist、随机森林和梯度提升机模型分别进行拟合得到4种初始容重预测模型；采用Granger-Ramanathan方法基于4种初始容重预测模型的预测精度对4种初始容重预测模型的输出结果赋权重后加和得到最终预测土壤容重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于多模型加权的土壤容重预测方法和装置
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