一种基于机器学习的机械压实对大豆产量变化的预测方法

    公开(公告)号:CN117808142A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311707668.5

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的机械压实环境中大豆产量变化的预测方法,包括:获取机械因素和土壤因素数据,获取大豆产量数据,建立数据库;对数据库进行预处理;按照一定比例划分训练集和测试集;对训练集使用机器学习算法建立机械因素对土壤因素的预测模型,得到土壤因素的预测结果;利用机器学习算法建立土壤因素的预测结果对大豆产量变化的预测模型,完成目标训练模型;将测试集输入目标训练模型,得到预测结果,完成大豆产量变化的预测;最后,对目标训练模型进行特征重要性分析。相比于现有方法,本方法可实现高精度的大豆产量变化的预测,并清晰的了解不同机械因素和土壤因素对大豆产量变化的影响程度。

    一种土壤多样本取样装置

    公开(公告)号:CN220893802U

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202321742319.2

    申请日:2023-07-04

    Abstract: 本实用新型提供一种土壤多样本取样装置,其包括:一个主尺体、一个滑轨、一个水平固定板、一个液态水平仪、四个环刀、四个可视孔、两个手柄。所述主尺体数值刻度为0~45cm,且邻靠刻度为零的一端嵌有所述滑轨。所述水平固定板通过所述滑轨与所述主尺体连接且与所述主尺体垂直。所述液态水平仪位于所述水平固定板中心位置。所述主尺体5cm刻度、15cm刻度、25cm刻度、35cm刻度处固定有所述环刀及设置有所述可视孔。所述主尺体背面10cm刻度、30刻度处分别设置有所述手柄。本实用新型的土壤多样本取样装置,可同时取出距离土壤表层下5cm、15cm、25cm、35cm深度的土壤样本,取样效率高,可避免因取样深度位置偏差导致的实验误差,减少人工操作的时间和成本。

    一种土壤样本采样定位尺

    公开(公告)号:CN218646636U

    公开(公告)日:2023-03-17

    申请号:CN202222496816.0

    申请日:2022-09-21

    Abstract: 本实用新型提供一种土壤样本采样定位尺,其包括:一个主尺体、一个固定定位部、一个水平固定杆、一个滑动定位部、一个定位针、一个方向指示部以及一个辅助固定杆。所述主尺体数值刻度为0~45厘米。所述固定定位部于主尺体上,邻靠尺体刻度为零的一端。所述水平固定杆具有一导槽,通过所述固定定位部固定于主尺体上。所述方向指示部可显示水平方向,位于所述水平固定杆上。所述滑动定位部位于尺体中,可在所述主尺体间滑动。所述定位针通过所述滑动定位部固定,具有一导槽。本实用新型的土壤样本采样定位尺,通过移动所述滑动定位部移动所述定位针,以在不同形状土坑中确定深度并进行采样,通过所述方向指示部,可保证水平固定杆处于水平方向。

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