基于优化加权集成机器学习方法的葡萄藤(Vitis vinifera)产量预测研究

为解决葡萄产量预测精度不足的问题，研究人员采用优化加权集成机器学习方法(RF/ANN/XgBoost/SVR/GPR/MARS)，结合形态生理和浆果品质参数，构建了高精度预测模型。结果显示集成模型(R2=0.814)显著优于单一模型，为精准葡萄栽培提供了可靠决策框架。

　　

葡萄作为全球重要的经济作物，在酿酒、鲜食和加工领域具有不可替代的价值。随着消费市场对高品质葡萄需求的持续增长，如何准确预测葡萄产量成为优化农业资源管理的关键难题。传统统计模型往往难以捕捉葡萄生长过程中复杂的非线性关系，而单一机器学习算法在应对多源异构农业数据时也存在局限性。

针对这一挑战，印度农业研究理事会-国家干旱地区农业研究所(ICAR-NIASM)的研究团队创新性地开发了基于优化加权集成的机器学习框架。该研究以印度马哈拉施特拉邦的Sharad Seedless葡萄品种为对象，整合了形态特征(如枝条长度CL、直径CD)、生理指标(包括NDVI植被指数、PSII光系统效率)和浆果品质参数(如果实直径BD、可溶性固形物TSS)等多维度数据，通过主成分分析(PCA)构建最小数据集(MDS)，采用七种机器学习算法和三种集成策略进行建模优化。相关成果发表在《Smart Agricultural Technology》期刊。

研究团队运用了四项核心技术：1)基于PCA的特征降维方法筛选关键预测因子；2)重复10折交叉验证优化模型超参数；3)加权平均(WE)和岭回归(RR)集成策略；4)Google Earth Engine空间插值制图。实验数据来自2013年定植的葡萄园，采用裂区设计获取两年期观测数据。

在"ML模型拟合与超参数优化"部分，研究显示随机森林(RF)在ntree=500时达到最佳，而支持向量回归(SVR)采用RBF核(σ=0.093)表现优异。人工神经网络(ANN)的双隐藏层结构(5-5神经元)较单层网络降低22.6%的MSE。

"预测建模验证"结果显示，加权集成模型的预测精度全面领先：R²达0.814，RMSE仅0.1232 kg/株，较最优单体模型(SVR)提升3.7%。泰勒图分析证实集成方法能有效平衡预测偏差与方差，其中岭回归集成通过λ=0.02483的正则化处理，在保持7个有效特征的同时提升模型泛化能力。

研究创新性地构建了首个整合形态-生理-品质多维特征的葡萄产量预测框架，其空间预测图通过克里金插值直观展示单株产量(2.25-6.15 kg)的田间变异。该方法为葡萄园精准管理提供了可解释的决策工具，例如研究揭示枝条长度(CL)和40粒浆果干重(DBW40)是影响产量的最关键因子。

这项研究标志着机器学习在精准葡萄栽培中的突破性应用，其提出的加权集成策略可扩展至其他果树作物。未来结合无人机遥感和物联网实时监测，有望构建更动态的产量预测系统，为智慧农业提供新范式。