基于形态特征的机器学习模型精准预测猕猴桃产量

本研究针对猕猴桃产量预测的复杂性问题，通过机器学习方法挖掘形态特征与产量的关联规律。研究人员采用人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等算法，最终ANN以MAPE=4.655、R2=0.882的优异表现成为最佳预测模型，为果树精准栽培提供新范式。

　　

作物产量受多维度互作性状影响，使得预测工作极具统计挑战性。作为全球特色水果，猕猴桃(kiwifruit)凭借其独特营养和风味备受关注。这项研究创新性地利用果实形态特征构建预测模型，发现人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)展现出卓越性能：不仅取得最低平均绝对百分比误差(MAPE=4.655)，其均方根误差(RMSE=0.812)和标准化RMSE(nRMSE=6.266)也显著优于其他模型。更值得注意的是，ANN的R²值高达0.882，皮尔逊相关系数(r=0.939)接近完美线性关系，充分证明该模型既能解释产量变异，又能精准捕捉形态特征与产量间的定量关联。相较之下，支持向量机(Support Vector Machine, SVM)虽表现尚可(MAPE=6.692)，但仍与ANN存在明显差距。该研究为解析"形态-产量"调控网络提供新视角，对实现智慧农业中的精准产量预估具有重要实践价值。