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小农户决策支持系统的深度神经网络玉米产量预测模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究人员利用93,028个训练记录的数据集，预测了10,337个测试记录的作物产量。他们开发了两种新颖的卷积神经网络架构，并使用广义集成方法确定了最优模型权重。模型在测试数据上表现更好，具有较低的均方根误差和更高的相关系数。研究人员还将模型应用于基因型的识别，并通过特征重要性分析突出了地点、MG、年份和基因型的重要性，以及气候变量的重要性。
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关键要点
- 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。
- 研究利用93,028个训练记录的数据集，预测10,337个测试记录的产量，涵盖28个美国州和加拿大省的159个地点，时间跨度为13年。
- 开发了两种新颖的卷积神经网络架构：CNN-DNN模型和CNN-LSTM-DNN模型。
- 使用广义集成方法（GEM）确定最优模型权重，模型性能优于基准模型。
- 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。
- 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，帮助基于天气变量进行基因型选择。
- 数据驱动方法在有限测试年份的情况下非常有价值。
- 通过均方根误差变化进行特征重要性分析，突出了地点、MG、年份、基因型及气候变量的重要性。
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