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摘要
为提升农机管理水平和用户收益，该研究利用影响作业效益的因素，以每台农机一天的作业信息作为一条数据评估农机当天作业效益。作业信息包括农机作业效率、油耗、作业质量、重复作业率、遗漏作业率、有效作业时间占比等。使用半监督BP＿Adaboost方法对农机作业效益进行评估，对部分数据进行人工评分，根据评分结果标记农机每天作业效益的好坏，其中一部分作为训练样本，另一部分作为测试样本，再利用BP＿Adaboost方法训练模型后对剩余未评分数据预测，以减少训练样本的人工标记工作量和提高模型准确性。从32 000条深松作业数据中选取1 000条样本进行标记，其中500条作为训练样本，500条作为测试样本，使用BP＿Adaboost方法得到的模型预测准确率为93.36%，使用半监督BP＿Adaboost方法增加训练样本得到的模型预测准确率为97.03%。根据作业效益推荐最优农机机具组合，增强作业能力，提高效益。
- 出版日期2023
- 单位中国农业机械化科学研究院
