《表3 不同惩罚系数的生育期预测结果》

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《基于温室番茄长势信息的水肥决策方法研究》

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本文生长发育期预测是基于SVM的二分类原理，因此评价指标一般是分类准确率，精确率，召回率等。根据表3结果可知，采用线性核函数且惩罚系数为C=4的情况下分类最优，训练和测试准确率都很高，分别是0.9 8和0.9 6。由此可见，基于温度，光照强度的累积变量积温和日照累积时长能够很好的预测番茄的生长发育期，为进一步的长势信息获取提供了支撑。