基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建

来源：水资源与水工程学报杂志2020年第4期北京时间：

作者：卓越，严海军

单位：（中国农业大学水利与土木工程学院

摘要：为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系，利用玉米“3414”试验数据进行插值，以土壤养分含量和施肥量作为输入量，产量作为输出量，使用梯度提升树(GBDT)算法建立施肥模型，并与BP神经网络(BPNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)算法建立的施肥模型进行对比。结果表明：应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2，优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度，对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

关键词：施肥模型,梯度提升树算法,施肥量,产量,玉米

基金资助：国家重点研发计划项目（2017YFD0201502）； 国家自然科学基金项目（51939005）