基于遗传算法优化的LS-SVM:水稻叶片氮含量预测精度提升

本文主要探讨了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化的最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM)在水稻叶片含氮率预测中的应用。研究者采用了水稻无土栽培技术，人为控制氮含量，选取水稻生长的特定时期，同时测量冠层反射率和叶片含氮率。通过分析不同氮环境下的冠层反射率光谱图，识别出与含氮率高度相关的特征波段，这对于理解光谱数据与营养状况之间的关系至关重要。 传统的LS-SVM模型在处理此类问题时，其参数选择通常是关键，但存在一定的挑战。为了克服这一难题，作者引入了遗传算法，对LS-SVM的参数进行优化。这种方法使得模型的性能得到了显著提升。结果显示，使用传统人工选定参数的LS-SVM模型，平均回归精度达到了97.21%，预测平均误差率为5.70%。而经过遗传算法优化后的LS-SVM模型，其性能大幅跃升，平均回归精度提高到了99.60%，预测平均误差率降到了2.72%。 这项研究的结果表明，遗传算法优化的LS-SVM模型在水稻叶片含氮率预测方面具有更高的准确性和稳定性，相比于传统的人工参数设定方法，其预测效果更为出色。这对于农业生产中的氮素管理以及精准农业技术的发展具有重要的实践意义。此外，论文还提供了实验站的具体情况，证明了这种方法在实际应用中的可行性。研究的关键词包括水稻、氮素、冠层反射率、LS-SVM算法等，反映出该研究是在自然科学领域，特别是农业科学中的光谱数据分析与机器学习技术结合的典型代表。整个研究被归类于农学类期刊，具有较高的学术价值和实用价值。