基于机器学习的新疆原棉品质预测模型研究

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摘要：新疆原棉品质存在显著的区域性差异，温、光等气候因素与其密切相关且影响较大，为明确气象因子与原棉品质的关系及科学预测原棉品质变化趋势和区域分布，本文开展基于机器学习算法的新疆原棉品质预测模型研究，寻求适宜原棉品质指标与气象因子的最优预测模型，对新疆棉花生产管理和品质提升具有重要意义。本研究利用2015—2022年新疆各植棉县（市）原棉品质公证检验数据和气象数据，通过大数据分析气象因素对纤维品质的相对贡献率及其关系；采用随机森林（Random Forest，RF）、支持向量回归算法（Support Vactor Regression，SVR）2种机器学习算法构建气象因子与纤维品质的预测模型。（剩余21142字）