基于Stacking集成學(xué)習(xí)模型的蘋果樹逐日蒸散量模擬研究

摘要： 為準(zhǔn)確模擬蘋果樹逐日蒸散量，以支持向量機(jī)(SVM)、多層感知機(jī)(MLP)、隨機(jī)森林(RF)和梯度提升決策樹(GBDT)為初級(jí)學(xué)習(xí)器，以多元線性回歸(MLR)為次級(jí)學(xué)習(xí)器，基于Stacking策略建立集成學(xué)習(xí)模型(LSM),將LSM模型的模擬精度與MLR、SVM、MLP、RF、GBDT模型的模擬精度進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，影響蘋果樹蒸散量的主要因子為日平均太陽(yáng)輻射、相對(duì)濕度、風(fēng)速、溫...