張順航 張鳳航 李金澤

摘要? ? 農(nóng)作物產(chǎn)量預測是農(nóng)業(yè)科學的一個重要問題，而氣象特征的變化將對農(nóng)作物的產(chǎn)量產(chǎn)生影響。本文根據(jù)1981—2016年江蘇省的氣象數(shù)據(jù)，研究影響農(nóng)作物產(chǎn)量的關鍵氣象特征，并利用機器學習中的Adaboost算法，對江蘇省近幾年的小麥產(chǎn)量進行預測。結果表明Adaboost模型預測準確率較高，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的正確決策提供參考。

關鍵詞? ? 冬小麥產(chǎn)量預測;氣象特征;機器學習;Adaboost模型;江蘇省

中圖分類號? ? S127? ? ? ? 文獻標識碼? ? A? ? ? ? 文章編號? ?1007-5739（2019）12-0248-02

我國是農(nóng)業(yè)大國，糧食產(chǎn)量連年增長，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)量和生產(chǎn)方式都進入到了新的階段，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)新要求也隨之產(chǎn)生。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，注重農(nóng)產(chǎn)品品質、關注農(nóng)業(yè)災害預警能力等已迫在眉睫[1-3]。2009年曾有專家在聯(lián)合國做出預測，到2050年世界糧食產(chǎn)量可能需要翻一倍才足以養(yǎng)活全球人口。而在眾多影響農(nóng)作物產(chǎn)量的因素中，氣候變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生直接影響[4]。因此，通過氣象因素預測農(nóng)作物產(chǎn)量尤為關鍵。但由于農(nóng)作物在不同生長階段對氣象因素有著不同的要求，使得建立氣象因素與農(nóng)作物產(chǎn)量的關系模型較為困難[5]。此外，雖然目前已有較多時間序列模型，如灰色模型預測、最小二乘法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、高斯過程，但在面對實際而復雜的分類問題時效果并不理想[6]。

1? ? Adaboost模型

Adaboost算法是boosting算法的一種，屬于一種迭代算法。它的核心思想是用同一個訓練集訓練不同的弱分類器，然后把這些弱分類器聯(lián)合起來形成強分類器，有效地解決了單個分類器面對復雜問題時精度不足的問題。通過江蘇省歷年冬小麥的產(chǎn)量和江蘇省歷年的氣象因素構建Adaboost模型，以平均溫度、降水量、平均濕度、日照時數(shù)、有效積溫等氣象因素作為輸入，通過特征提取篩選出對產(chǎn)量影響較大的特征向量，利用交叉驗證方法評估模型，然后進行參數(shù)調優(yōu)，最終實現(xiàn)較高精度的冬小麥產(chǎn)量預測[7]，總流程見圖1。

2? ? 實例分析

2.1? ? 數(shù)據(jù)準備

預測農(nóng)作物產(chǎn)量是實現(xiàn)精細農(nóng)業(yè)的重要措施之一，而影響冬小麥產(chǎn)量的主要氣象因素有溫度、濕度、降水量、日照時數(shù)、有效積溫等因素。

為了獲得江蘇省歷年氣象數(shù)據(jù)，收集了包括江蘇省南京、無錫、淮安、常州等在內的23個站點1981—2016年共36年每天的氣象數(shù)據(jù)，包括平均溫度、降水量、輻射量、日照、平均濕度、平均風速等數(shù)據(jù)。然后將這些站點的各類氣象數(shù)據(jù)取月平均值，再取所有站點的月平均值為江蘇省每類氣象數(shù)據(jù)的月平均值。根據(jù)相關資料可知，江蘇省冬小麥從10月開始播種，翌年5月收獲[8-11]，所以選取這幾個月份的氣象數(shù)據(jù)作為訓練集的輸入集。

從國家統(tǒng)計局官網(wǎng)上查找江蘇省冬小麥近30年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)作線性擬合。從圖2可以看出，圓點表示實際產(chǎn)量值，實線為擬合曲線。用（實際產(chǎn)量-擬合結果）/擬合結果，如果結果大于0表示這一年增產(chǎn)（用1表示），如果結果小于0則表示這一年減產(chǎn)（用0表示），據(jù)此得到訓練集的因變量。

2.2? ? 建立Adaboost模型

AdaBoost是基于加性模型的算法，即基學習器的線性組合H（x）=Σαtht（x），其中，αt為每個基學習器的權值，ht（x）為每個基學習器的預測結果。建立過程主要分為3個部分：指數(shù)損失函數(shù)lexp（H|D）的降低、基學習器的權值αt的更新和訓練集樣本分布的更新和訓練集樣本分布的更新和訓練集樣本分布Dt（x）的更新。

2.2.1? ? 指數(shù)損失函數(shù)。若為樣本的實際標簽值，H（x）為樣本的預測標簽值，設Ex～D[e-f（x）H（x）]為樣本服從數(shù)據(jù)集分布D時，e-f（x）H（x）的期望值，則可以表示出指數(shù)損失函數(shù)，若存在H（x）使得損失函數(shù)可以最小化，其中y？綴{-1，1}，則可以求出

2.2.2? ? 基學習器權值αt的更新。ht和αt當基學習器ht（x）基于分布Dt產(chǎn)生后，可求得基學習器的權重αt應使得αtht最小化指數(shù)損失函數(shù)，進行偏導數(shù)并置零，得到這樣就得到了基學習器的權值更新公式。

2.2.3? ? 訓練集樣本分布Dt（x）的更新。獲得基學習器ht-1（x）后，樣本分布將進行調整，可以得到理想的基學習器，其中ht（x）將在分布Dt（x）下最小化分類誤差，因而ht（x）應該基于分布Dt（x）來訓練。

2.3? ? 特征選擇與參數(shù)調節(jié)

用訓練集進行特征選擇，選擇6個對江蘇省冬小麥產(chǎn)量影響最大的氣象因素，分別為3月份降水量、1月份平均濕度、3月份平均濕度、1月份平均溫度、5月份平均溫度和3月份日照時數(shù)。然后是參數(shù)調節(jié)，Adaboost的參數(shù)主要有3個，基分類器循環(huán)次數(shù)n_estimators、學習速度learning_rate和模型提升準則algorithm。基分類器循環(huán)次數(shù)過多，模型容易過擬合;循環(huán)次數(shù)過少，模型容易欠擬合。學習速度如果過大，則容易錯過最優(yōu)值;如果過小，則收斂速度會很慢。模型提升準則有2種方式SAMME和SAMME.R，前者是對樣本集預測錯誤的概率進行劃分，后者是對樣本集的錯分率進行劃分。先用模型的默認參數(shù)對冬小麥產(chǎn)量進行預測，評估預測效果，然后采用網(wǎng)格搜索法對模型進行調參。最終調整的參數(shù)為n_estimators=40，learning_rate=0.8，algorithm=′SAMME.R′。

2.4? ? 結果分析

采用留一檢驗法訓練模型并得到最終的預測結果，36年中預測正確的年份多達30年，正確率為83.3%。根據(jù)表1可知，在2005—2016年的12年時間里，預測錯誤的年份僅有2年，且2010年之后的預測值全部正確，說明該Adaboost模型對冬小麥的產(chǎn)量預測精度較高，尤其是對近幾年小麥的增產(chǎn)減產(chǎn)情況全部預測正確。

3? ? 結語

近幾年，雖然機器學習成為了最熱門的技術之一，但實際上由于機器學習需要大規(guī)模的訓練集訓練，所以實際應用范圍有限。尤其是對于農(nóng)業(yè)領域來說，可供使用的數(shù)據(jù)非常有限，只能用小數(shù)據(jù)集進行研究。常規(guī)的方法在用小數(shù)據(jù)集做預測與分類時精度低且結果不穩(wěn)定，而本文所用的Adaboost算法將弱分類器聯(lián)合起來形成強分類器，有效地解決了單個分類器面對復雜問題時精度不足的問題，在實際應用中可行度較高。

4? ? 參考文獻

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