基于随机森林的玉米储藏试验及温度预测

作者：陈思羽; 徐爱迪; 刘春山; 朱红媛; 李捷涵; 王贞旭; 吴文福^*

来源：农机化研究, 2023, 45(04): 207-210.

DOI：10.13427/j.cnki.njyi.2023.04.029

• 玉米
• 储藏
• 随机森林
• 温度预测

为了提高粮食储藏过程中对粮情的精准测控，基于自建试验仓对玉米进行了储藏试验，并利用随机森林法建立了玉米储藏过程中的温度预测模型。通过分层分析粮堆内部温度变化，初步构建了预测模型，结果表明：第1层随机森林训练集的准确率约为0.99,测试集约为0.65;第2层随机森林训练集的准确率约为0.99,测试集约为0.58;第3层随机森林模型训练集为0.99,得出测试集约为0.33;第4层随机森林训练集的准确率约为0.99,测试集约为0.95。根据初步建立的随机森林模型状况分析得出：第1～4层均存在过拟合、泛化误差高及方差高等现象。通过对各层模型参数的优化，最终确定了基于随机森林的玉米粮堆温度预测模型，结果表明：粮堆内部各层温度检测数据利用随机森林法在训练集与测试集上均表现良好，在大样本数据处理过程中，模型较准确，可为粮堆储藏粮情精准测控提供重要依据。

• 单位
  佳木斯大学