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[1]郝玲,张佩,史逸民,等.基于机器学习的江苏省冬小麦气象产量客观区划及歉年预测[J].江苏农业科学,2021,49(12):162-168.
　Hao Ling,et al.Regionalization of winter wheat meteorological yield and forecast of lean years in Jiangsu Province based on data mining[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2021,49(12):162-168.
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基于机器学习的江苏省冬小麦气象产量
客观区划及歉年预测(PDF)
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《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第49卷
期数:
2021年第12期
页码:
162-168
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2021-06-20

文章信息/Info

Title:
Regionalization of winter wheat meteorological yield and forecast of lean years in Jiangsu Province based on data mining
作者:
郝玲1; 张佩2; 史逸民1; 刘瑞翔1; 王伟健1; 朱云凤1
1.江苏省连云港市气象局，江苏连云港 222006； 2.江苏省气象局，江苏南京 210008
Author(s):
Hao Ling; et al
关键词:
冬小麦; 气象产量; 种植区划; K-means算法; C4.5算法; 决策树预测模型
Keywords:
-
分类号:
S162.5+3
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
利用江苏省统计局提供的全省75个县(市、区)1981—2018年的冬小麦产量，基于灰色系统滑动模型得到各县(市、区)冬小麦气象产量。采用K-means算法对全省各县(市、区)冬小麦气象产量进行聚类分析，将全省客观划分为南、北2个冬小麦种植区，区域连续且相互独立。通过C4.5决策树算法，基于130项前期春季气候因子对2个种植区的冬小麦气象产量“是否歉年”分别建立决策树预测模型。在北种植区冬小麦是否歉年的预测中，决策树模型的自学习准确率为82.0%，测试准确率为90.9%；在南种植区冬小麦是否歉年的预测中，决策树模型的自学习准确率为92.5%，测试准确率为9167%。结果表明，K-means算法和C4.5算法对江苏省冬小麦气象产量区划和预测具有良好效果，可为江苏省冬小麦产量预测提供有意义的参考。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-10-20
基金项目：江苏省第五期“333高层次人才培养工程”项目(编号：BRA2019348)。
作者简介：郝玲(1983—)，女，天津人，硕士，工程师，主要从事应用气象及天气预报技术研究。E-mail：702381568@qq.com。
通信作者：刘瑞翔，硕士，工程师，主要从事气象灾害评估与监测研究。E-mail：261650438@qq.com。
更新日期/Last Update: 2021-06-20