摘要
采用大棚气象条件检测系统记录了大棚黄瓜在不同种植季的环境条件变化,将其与不同季节的黄瓜霜霉病发病率的数据进行了相关研究.利用机器学习领域的主成分分析(PCA),使用50％的数据作为训练集,找出了2种权重较高的特征值,并针对其与霜霉病发病率进行了多元回归分析,计算出最佳的回归模型.利用该模型,对剩余50％的数据进行预测.结果表明,该降维分析和多项式回归得到的预警系统可根据环境检测数据,有效预测霜霉病的发病率,准确度达到85％,为黄瓜霜霉病的预防提供了重要的预警信息.
基金项目
河北省科技成果转化重点项目(19026517Z)
北京市教委科技一般项目(KM202011417006)
维普
万方数据