一种基于CatBoost的灌区水分生产力预测方法

本发明公开了一种基于CatBoost的灌区水分生产力预测方法，采用CatBoost机器学习模型构建灌区水分生产力预测模型，能够更有效地处理气候、土壤、地下水及管理措施之间复杂的非线性关系和高维数据，显著提升了灌溉水分生产力预测的精度和适应性，克服了传统模型在动态非线性环境和数据需求方面的局限性。同时本发明创新性地将贝叶斯优化技术与CatBoost模型相结合，实现了模型超参数的自动化、智能化寻优，有效避免了人工调参的盲目性，进一步提升了模型的预测精度和泛化能力，解决了机器学习模型易过拟合的问题，确保了模型在复杂环境下的鲁棒性。本发明为精准节水、控盐和作物布局优化提供可量化、可推广的决策支持。