基于LightGBM的温室番茄冠层CWSI预测模型研究

摘要

为研究温室内番茄冠层作物水分胁迫指数(CWSI)问题,通过布设多参数传感器,实时获取温室内外各环境参数。利用灰度关联分析,计算各环境参数与番茄冠层CWSI的关联度,根据关联度对环境参数进行排序,同时考虑对模型精度的影响,最终从9个环境参数中选取7个作为模型输入,建立基于LightGBM的温室番茄冠层CWSI预测模型。结合贝叶斯算法优化其中的关键参数,将模型预测结果与通过Jones经验公式计算出的CWSI做相关性分析,在相同的运算环境下,分别与GBRT和SVR模型对比。试验结果表明,基于贝叶斯优化LightGBM模型的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和运算时间分别为0.9601、0.0218、0.0314和0.0518 s,与GBRT和SVR模型相比,其R^(2)分别提高2.14%和14.05%,MAE分别降低0.0093和0.0612,RMSE分别降低0.0097和0.0591,时间分别缩短0.0459 s和0.0612 s。表明本研究提出的LightGBM模型性能更有效地提高了温室番茄冠层CWSI的预测精度,为实现温室番茄按需灌溉提供了参考。