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2022年21期
基于PCA和多元回歸算法構建大棚黃瓜霜霉病預警系統
| 作 者 | 李映，葛喜珍 |
| 第一作者 | 李映 |
| 作者單位 | 北京聯合大學生物化學工程學院，北京 |
| 卷 號 | 50 |
| 發表年份 | 2022 |
| 發表刊期 | 21 |
| 發表頁面 | 232-234 |
| 關 鍵 字 | 大棚黃瓜；霜霉病；預警系統；機器學習 |
| 摘 要 | 采用大棚氣象條件檢測系統記錄了大棚黃瓜在不同種植季的環境條件變化，將其與不同季節的黃瓜霜霉病發病率的數據進行了相關研究。利用機器學習領域的主成分分析（PCA），使用50%的數據作為訓練集，找出了2種權重較高的特征值，并針對其與霜霉病發病率進行了多元回歸分析，計算出最佳的回歸模型。利用該模型，對剩余50%的數據進行預測。結果表明，該降維分析和多項式回歸得到的預警系統可根據環境檢測數據，有效預測霜霉病的發病率，準確度達到85%，為黃瓜霜霉病的預防提供了重要的預警信息。 |
| 附 件 |
基于PCA和多元回歸算法構建大棚黃瓜霜霉病預警系統
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