基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测

周鹏; 杨玮; 李民赞; 郑立华; 陈玉青

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基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测

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为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响,引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合,以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区,再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长,分别为1 007、1 128、1 360、1 596、1 696、1 836、2 149、2 262 nm。最后采用极限学习机,将上述敏感波长作为输入,建立了土壤全氮预测模型。作为对照,同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明,灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型,其建模决定系数R_c^2为0.913 4,预测决定系数R_v^2为0.878 7,建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时,灰度关联-极限学习机方法优势更明显。

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来源
《农业机械学报》 |2017年第s1期|271-276|共6页
作者
周鹏; 杨玮; 李民赞; 郑立华; 陈玉青;
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作者单位

中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类经济计划与管理;
关键词
近红外光谱; 波长选择; 灰度关联; 土壤全氮; 极限学习机;

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