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
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