一种基于机器学习的地下水硝态氮在线预测方法及系统

    公开(公告)号:CN115481750A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211141549.3

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的地下水硝态氮在线预测方法及系统,涉及浅层地下水硝态氮(农业、环境)大数据分析技术领域,包括:数据获取步骤、数据预处理步骤、数据集构建步骤、模型构建步骤、模型评估步骤和模型验证步骤。本发明:1)基于易获取指标数据实现地下水硝态氮预测;2)在不明显降低预测精度的情况下,最大限度地降低预测成本,提高实用性和适用性;3)上述方法能够为浅层地下水硝态氮的预测提供一个新的视角;4)可以低成本、高时效地在线预测浅层地下水硝态氮浓度,有助于农业生产者、环境保护机构、政府部门实时了解区域内地下水NO3‑N时空趋势,是有效管理地下水系统的重要手段。

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