公开(公告)号：CN114723149A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210395312.1

申请日：2022-04-14

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 郑文刚 ,  徐林林 ,  于景鑫 ,  李作麟 ,  岳焕芳 ,  史凯丽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种土壤墒情预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，输出所述待预测的土壤墒情数据对应的土壤墒情预测信息；所述训练好的梯度提升树预测模型是根据携带土壤墒情信息标签的土壤墒情数据样本集训练后得到的，所述梯度提升树预测模型的目标超参数的数值是基于粒子群优化算法求解得到的。本发明实现了模型对复杂非线性关系的高精度拟合能力，通过将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，可以实现高精度的土壤墒情实时预测，同时还避免了对农田土壤环境的破坏，节省了大量人力物力。

公开(公告)号：CN114723149B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202210395312.1

申请日：2022-04-14

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 郑文刚 ,  徐林林 ,  于景鑫 ,  李作麟 ,  岳焕芳 ,  史凯丽

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种土壤墒情预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，输出所述待预测的土壤墒情数据对应的土壤墒情预测信息；所述训练好的梯度提升树预测模型是根据携带土壤墒情信息标签的土壤墒情数据样本集训练后得到的，所述梯度提升树预测模型的目标超参数的数值是基于粒子群优化算法求解得到的。本发明实现了模型对复杂非线性关系的高精度拟合能力，通过将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，可以实现高精度的土壤墒情实时预测，同时还避免了对农田土壤环境的破坏，节省了大量人力物力。