基于多源時空數(shù)據(jù)的冬小麥產(chǎn)量預(yù)測模型

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摘要：為了應(yīng)對氣候變化、人口增長和糧食需求增長的挑戰(zhàn)，大規(guī)?？煽康亩←湲a(chǎn)量預(yù)測對糧食貿(mào)易和政策制定至關(guān)重要。將多源時空數(shù)據(jù)（包括氣候數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)、時空數(shù)據(jù)）按照月份進行拆分，去除受人為因素影響最大的10月以及次年的5月、6月，采用極端梯度提升算法（XGBoost）等6個機器學(xué)習(xí)算法對山東省2009—2020年13個縣（市、區(qū)）的冬小麥產(chǎn)量進行預(yù)測，并進行相關(guān)分析。（剩余24092字）