一种熵权算法和机器学习技术的甜樱桃裂果率评估方法

摘要

本发明公开了一种熵权算法和机器学习技术的甜樱桃裂果率评估方法，包括：获取关键参数，所述关键参数包括环境温度、环境湿度、土壤温度、土壤湿度；根据樱桃棚相对湿度得到实际裂果相对湿度；由Emanuel公式得温度和水汽压之间呈指数关系，进而得到任意时刻、任意温度T的饱和水汽压E以及裂果温度下的饱和水汽压；通过干湿球温度表测定实际任意时刻温度T的水汽压e，获取裂果的实时水汽压；根据所述裂果的实时水汽压、饱和水汽压得到任意时刻温度变量裂果时的裂果湿度。在樱桃培育生产中，通过上述方法得知较为客观科学的裂果率数据，有利于针对环境参数进行及时调节，降低裂果量，减少经济损失。