OpenAlex · 农业学术论文（中国机构）· Jiayi Xu 等·· 26 天前模型评分15
基于发育阶段对齐的可解释机器学习识别辽西玉米气候敏感窗口与SOM缓冲条件性
Developmental-Stage-Aligned Explainable Machine Learning Identifies Climate-Sensitive Windows and Conditional SOM-Related Buffering Patterns in Maize Growth in Western Liaoning, China
模型导读
研究整合2000—2023年辽西72个模拟网格、21个县的气象、土壤有机质与WOFOST模型重建的玉米生长过程，用六种机器学习算法比较四类特征系统。独立时间测试中，MCF+CatBoost对最大地上干物质和最终贮藏器官干重预测最佳（R2=0.231和0.362），HFF+XGBoost对贮藏器官灌浆速率最佳（R2=0.405）；空间分组交叉验证下HFF四项指标R2最高。
来源：OpenAlex · 农业学术论文（中国机构） · doi.org