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基于混合深度学习的最优基因型环境选择方法
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究使用93,028个训练记录的数据集，预测了10,337个测试记录的农作物产量。研究开发了两种新颖的卷积神经网络（CNN）架构，并利用广义集成方法（GEM）确定了最优模型权重。该模型在测试数据上实现了较低的均方根误差和更高的相关系数，对于有限测试年份的情况非常有价值。研究还突出了地点、MG、年份和基因型的重要性，以及气候变量MDNI和AP的重要性。
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关键要点
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精确的农作物产量预测对改善农业实践和适应不同气候至关重要。
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研究使用了包含93,028个训练记录的数据集，预测了10,337个测试记录的产量。
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研究涵盖了28个美国州和加拿大省的159个地点，时间跨度为13年（2003-2015）。
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开发了两种新颖的卷积神经网络（CNN）架构：CNN-DNN和CNN-LSTM-DNN。
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利用广义集成方法（GEM）确定了最优模型权重，模型性能优于基准模型。
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GEM模型在测试数据上实现了较低的均方根误差和更高的相关系数。
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CNN-DNN模型用于不同地点和气候条件下的高成绩基因型识别。
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数据驱动方法对有限测试年份的情况非常有价值。
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特征重要性分析突出了地点、MG、年份和基因型的重要性，以及气候变量MDNI和AP的重要性。
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