基于机器学习的土壤中营养元素预测:

摘要：

本文研究了基于BP神经网络算法的土地质量调查中地球化学元素含量的预测方法,通过岳阳市耕地区表层土壤地球化学元素含量的调查,利用已知的元素含量数据建立机器学习模型,实现对未知元素含量的准确预测.本文采用SelectKBest函数进行变量选择,并通过训练集、验证集和外部测试集的数据评估模型性能.结果表明,所建立的模型具有较高的预测精度和泛化能力,为土地质量调查中地球化学元素含量的预测提供了一种便捷有效的方法.

关键词：机器学习、BP神经网络、表层土壤、元素预测

所属期刊栏目：39

分类号：P642(水文地质学与工程地质学)

资助基金：中国地质调查局项目;中国地质调查局项目

在线出版日期：2024-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：73-75