一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统及方法

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一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统及方法
申请号:CN202410972177
申请日期:2024-07-19
公开号:CN118898028A
公开日期:2024-11-05
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于贝叶斯优化算法的固碳量精确预测系统及方法,其中系统的结构包括:传感器模块、数据处理单元、显示和交互单元和预测模型单元;传感器模块与数据处理单元电连接,数据处理单元与预测模型单元、显示和交互单元电连接,预测模型单元与显示和交互单元电连接。本发明通过集成先进的传感器技术和XGBoost机器学习模型,实现了对环境和生长数据的实时监测及处理,与现有技术相比,本系统能够实时收集和分析数据,通过XGBoost模型提供高准确度的固碳量预测。这一点是通过利用XGBoost强大的非线性建模能力,及时反映环境变化对固碳量的影响,从而提供更为精准的数据支持森林管理和碳信用评估。
技术关键词
数据处理单元 精确预测方法 预测系统 传感器模块 XGBoost模型 温湿度传感器 超参数 外接键盘 位移传感器 光敏电阻 算法 光照强度数据 环境光照强度 数据采集频率 速率 因子 触摸屏 机器学习模型
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