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基于机器学习算法预测香蕉产量

黄思豪,  王丽霞,  刘永霞,  姜成君,  宋可欣,  赵艳,  何应对

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黄思豪, 王丽霞, 刘永霞, 姜成君, 宋可欣, 赵艳, 何应对. 基于机器学习算法预测香蕉产量[J]. 热带生物学报, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
引用本文: 黄思豪, 王丽霞, 刘永霞, 姜成君, 宋可欣, 赵艳, 何应对. 基于机器学习算法预测香蕉产量[J]. 热带生物学报, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
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HUANG Sihao, WANG Lixia, LIU Yongxia, JIANG Chengjun, SONG Kexin, ZHAO Yan, HE Yingdui. Banana yield prediction based on machine learning algorithm[J]. Journal of Tropical Biology, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
Citation: HUANG Sihao, WANG Lixia, LIU Yongxia, JIANG Chengjun, SONG Kexin, ZHAO Yan, HE Yingdui. Banana yield prediction based on machine learning algorithm[J]. Journal of Tropical Biology, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
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基于机器学习算法预测香蕉产量

doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031

  • 1. 海南大学 热带农林学院, 海南 海口, 570228 中国;

  • 2. 中国热带农业科学院 热带生物技术研究所, 海南 海口, 571101 中国;

  • 3. 中国热带农业科学院 海口实验站, 海南 海口, 571101 中国

基金项目: 

“中国热科院基本科研业务费专项”(1630092022001)

海南省重点研发项目“海南特色蕉自育新品种提质增效关键技术的研发与示范”(ZDYF2022XDNY270)

国家香蕉产业技术体系“三亚综合试验站”(CARS-31-25)

详细信息
    第一作者:

    黄思豪(1998-),男,海南大学热带农林学院硕士研究生。E-mail:1870168248@qq.com

    通信作者:

    赵艳(1981-),博士,副教授。研究方向:土壤肥力与养分资源管理。E-mail:yanbo315@126.com

    何应对(1981-),博士,副研究员。研究方向:养分代谢及综合管理。E-mail:heyingdui@itbb.org.cn

  • 中图分类号: S11+9;S606

Banana yield prediction based on machine learning algorithm

  • 1. School of Tropical Agriculture and Forestry, Hainan University, Haikou, Hainan 570228, China;

  • 2. Institute of Tropical Bioscience and Biotechnology, China Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou, Hainan 571101, China;

  • 3. Haikou Experimental Station, Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences, Haikou, Hainan 571101, China

  • 摘要: 基于机器学习算法对皇帝蕉产量进行预测，明确最优预测模型及产量影响因素，为海南省澄迈县皇帝蕉的养分综合管理及产量预测等提供技术支撑。结合相关性分析和逐步回归分析法对输入变量进行筛选，然后采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）4种机器学习算法建立皇帝蕉产量预测模型，利用Shapley加法解释（SHAP）法解释模型，揭示影响皇帝蕉产量的主导因素，并量化分析其对产量的影响。结果表明：ANN模型预测性能最佳，R2为0.98,RMSE和MAE分别为0.16和0.10 kg·株-1，预测值基本无偏差。ANN模型在100样本数据量左右下误差已得到收敛，更小的成本也能获得优良预测效果。虽然SVM模型预测性能只是稍差于ANN模型，但其有欠拟合风险。KNN和RF模型预测性能欠佳，有过拟合问题，且在当前样本量下误差还没收敛。SHAP法对ANN模型预测结果解释是：速效钾、碱解氮、交换性钙、交换性镁是影响皇帝蕉产量的主导因素，当蕉园速效钾含量大于100 mg·kg-1，碱解氮含量大于100 mg·kg-1，交换性钙含量大于600 mg·kg-1，交换性镁含量大于60 mg·kg-1时对皇帝蕉产量起促进作用。在土壤交换性钙、镁缺乏时，增加土壤有效锰、有效锌的含量可能会缓解蕉园缺素胁迫。
    Abstract: The yield of banana（Musa AA） was predicted based on machine learning algorithm, and an optimal prediction model and yield influencing factors were clarified so as to provide technical support for the integrated nutrient management and yield prediction of banana（Musa AA） in Chengmai County, Hainan Province. The input variables were screened by correlation analysis and stepwise regression analysis, and then yield prediction models of banana（Musa AA） were established by random forest（RF）, support vector machine（SVM）, K-nearest neighbor（KNN） and artificial neural network（ANN）. The models were interpreted by Shapley Additive exPlanations（SHAP） method to reveal the dominant factors affecting the yield of banana（Musa AA）, and the impact of the dominant factors on yield was quantitatively analyzed. The results showed that the ANN model was the best for yield prediction with R2 being 0.98, and root-mean-square error（RMSE） and mean absolute error（MAE） being 0.16 kg·plant and 0.10 kg·plant, respectively, and that the prediction value of this model was basically of no deviation. The error of the ANN model had converged at about 100 samples, and even smaller cost could also achieve good prediction effect. The SVM model had only slightly lower prediction performance than the ANN model but had the risk of underfitting, while the KNN and RF models had lower prediction performance with overfitting, and the errors had not converged under the current sample size. The ANN model prediction results were explained by the SHAP method as follows: The leading factors affecting the yield of banana（Musa AA） were available potassium, alkali-hydrolyzed nitrogen, exchangeable calcium and exchangeable magnesium.When the content of available potassium was greater than 100 mg·kg-1, the content of alkali-hydrolyzed nitrogen was greater than 100 mg·kg-1, the content of exchangeable calcium was greater than 600 mg·kg-1, and the content of exchangeable magnesium was greater than 60 mg·kg-1, the yield of banana（Musa AA） was promoted. When the content of exchangeable calcium and magnesium in soil was deficient, the content of available manganese and available zinc in soil should be increased to alleviate the stress of nutrient deficiency in the banana plantations.
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    出版历程
    • 收稿日期:  2024-02-22
    • 修回日期:  2024-07-01
    • 刊出日期:  2025-03-15

    基于机器学习算法预测香蕉产量

    doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
    • 1. 海南大学 热带农林学院, 海南 海口, 570228 中国;
    • 2. 中国热带农业科学院 热带生物技术研究所, 海南 海口, 571101 中国;
    • 3. 中国热带农业科学院 海口实验站, 海南 海口, 571101 中国
      • 基金项目:

      “中国热科院基本科研业务费专项”(1630092022001)

      海南省重点研发项目“海南特色蕉自育新品种提质增效关键技术的研发与示范”(ZDYF2022XDNY270)

      国家香蕉产业技术体系“三亚综合试验站”(CARS-31-25)

      作者简介:

      黄思豪(1998-),男,海南大学热带农林学院硕士研究生。E-mail:1870168248@qq.com

      通讯作者: 赵艳(1981-),博士,副教授。研究方向:土壤肥力与养分资源管理。E-mail:yanbo315@126.com; 何应对(1981-),博士,副研究员。研究方向:养分代谢及综合管理。E-mail:heyingdui@itbb.org.cn
    • 收稿日期: 2024-02-22
    • 修回日期: 2024-07-01
    • 刊出日期: 2025-03-15

    • 中图分类号: S11+9;S606

    摘要: 基于机器学习算法对皇帝蕉产量进行预测，明确最优预测模型及产量影响因素，为海南省澄迈县皇帝蕉的养分综合管理及产量预测等提供技术支撑。结合相关性分析和逐步回归分析法对输入变量进行筛选，然后采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和人工神经网络（ANN）4种机器学习算法建立皇帝蕉产量预测模型，利用Shapley加法解释（SHAP）法解释模型，揭示影响皇帝蕉产量的主导因素，并量化分析其对产量的影响。结果表明：ANN模型预测性能最佳，R2为0.98,RMSE和MAE分别为0.16和0.10 kg·株-1，预测值基本无偏差。ANN模型在100样本数据量左右下误差已得到收敛，更小的成本也能获得优良预测效果。虽然SVM模型预测性能只是稍差于ANN模型，但其有欠拟合风险。KNN和RF模型预测性能欠佳，有过拟合问题，且在当前样本量下误差还没收敛。SHAP法对ANN模型预测结果解释是：速效钾、碱解氮、交换性钙、交换性镁是影响皇帝蕉产量的主导因素，当蕉园速效钾含量大于100 mg·kg-1，碱解氮含量大于100 mg·kg-1，交换性钙含量大于600 mg·kg-1，交换性镁含量大于60 mg·kg-1时对皇帝蕉产量起促进作用。在土壤交换性钙、镁缺乏时，增加土壤有效锰、有效锌的含量可能会缓解蕉园缺素胁迫。

    English Abstract

    黄思豪, 王丽霞, 刘永霞, 姜成君, 宋可欣, 赵艳, 何应对. 基于机器学习算法预测香蕉产量[J]. 热带生物学报, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
    引用本文: 黄思豪, 王丽霞, 刘永霞, 姜成君, 宋可欣, 赵艳, 何应对. 基于机器学习算法预测香蕉产量[J]. 热带生物学报, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
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    HUANG Sihao, WANG Lixia, LIU Yongxia, JIANG Chengjun, SONG Kexin, ZHAO Yan, HE Yingdui. Banana yield prediction based on machine learning algorithm[J]. Journal of Tropical Biology, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
    Citation: HUANG Sihao, WANG Lixia, LIU Yongxia, JIANG Chengjun, SONG Kexin, ZHAO Yan, HE Yingdui. Banana yield prediction based on machine learning algorithm[J]. Journal of Tropical Biology, 2025, 16(1): 21-30. doi: 10.15886/j.cnki.rdswxb.20240031
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