| 决策树算法在油茶种子含油率模拟及关键气象因子分析上的应用 |
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| 引用本文： | 黄超,廖玉芳,蒋元华,彭嘉栋. 决策树算法在油茶种子含油率模拟及关键气象因子分析上的应用[J]. 江西农业学报, 2019, 31(5) |
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| 作者姓名： | 黄超 廖玉芳 蒋元华 彭嘉栋 |
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| 作者单位： | 湖南省气候中心,湖南 长沙,410008;湖南省气候中心,湖南 长沙,410008;湖南省气候中心,湖南 长沙,410008;湖南省气候中心,湖南 长沙,410008 |
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| 基金项目： | 湖南省科技重大专项;创新项目 |
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| 摘 要： | 采用决策树算法对湖南省41个油茶样地2009～2017年的油茶种子含油率与气象因子进行诊断分析并挑选出关键指标,结果表明:基于所有时间段气象数据的CART算法拟合效果较好,平均相对误差为18.2%,油脂转化和积累高峰期20℃以上活动积温为最重要的决策因子;对不同时间段气象因子分别建模,平均相对误差在22.9%～25.4%,果实第一次膨大期、果实膨大高峰期、油脂转化和积累高峰期、果实成熟期、采后处理期的最关键气象因子分别为15℃以上活动积温、极端最高气温、20℃以上活动积温、最长连续无降水日数、降水日数。
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| 关 键 词： | 油茶 含油率 决策树算法 气象因子 |
Application of Decision Tree Algorithm in Simulation of Seed Oil Content of Camellia oleifera and Analysis of Key Meteorological Factors |
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