一种土壤速效养分与有机碳变化预测方法、介质及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种土壤速效养分与有机碳变化预测方法、介质及系统
申请号:CN202510165824
申请日期:2025-02-14
公开号:CN120069325A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种土壤速效养分与有机碳变化预测方法、介质及系统,属于土壤养分测量技术领域,本发明包括首先在预设土壤监测区域采集土壤样本并测定养分含量,获取环境参数数据;然后通过经验模态分解构建时间序列特征矩阵,计算养分变化贡献率、转移指数和趋势影响率;接着利用土壤养分判定方程组模块和改进的残差神经网络结构建立预测模型;最后输出土壤养分变化预测结果和预警信号,实现了对土壤养分变化的准确预测。该方法创新性地引入了时间导数项描述养分变化的动态特征,建立了多重耦合项表征不同影响因素间的相互作用,设计了误差修正机制提高模型的稳定性。解决了现有技术中存在土壤速效养分与有机碳时空动态变化预测精度低的技术问题。
技术关键词
土壤速效养分 变化预测方法 土壤有机碳含量 土壤速效氮 土壤速效磷 土壤养分预测 时间序列特征 残差神经网络 空间分布特征 可读存储介质 经验模态分解方法 贡献率 支持向量机方法 地形高程数据 方程 计算机 建立预测模型 指数 预警模型
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于增强学习的固碳植物组合设计方法及系统
土壤有机碳含量 组合设计方法 园林植物 组合设计系统 数据分析模块
2
一种基于迁移学习的区域尺度农田土壤氮气排放评估方法
农田 氮气 随机森林模型 排放量 变量
3
入侵植物土壤有机碳含量的预测方法及系统、存储介质
土壤有机碳含量 支持向量机分类算法 梯度提升决策树 有机碳含量分析 评估预测模型
4
一种基于胶囊神经网络的土壤有机碳含量预测方法
胶囊神经网络 土壤有机碳含量 变量 数据 随机森林模型
5
基于脑实质MRI影像的梗塞变化预测方法及系统
深度残差卷积神经网络 影像 时序特征 多模态特征 预后预测模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号