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基于集成学习的农业生产技术效率评价方法
被引量:
6
1
作者
冯建英
苏允汇
+2 位作者
龚劭齐
王智
穆维松
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期148-155,共8页
提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模...
提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984,均优于其他对比模型,表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性,能够实现更加高效、快速的技术效率评价。
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关键词
农业生产
技术
效率
效率层级分析
数据包络
分析
多模型融合
Stacking集成学习
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职称材料
题名
基于集成学习的农业生产技术效率评价方法
被引量:
6
1
作者
冯建英
苏允汇
龚劭齐
王智
穆维松
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期148-155,共8页
基金
财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系项目(CARS-29)
文摘
提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容,但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题,难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此,本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合,提出一种农业生产技术效率的评估预测方法,并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示,Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984,均优于其他对比模型,表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性,能够实现更加高效、快速的技术效率评价。
关键词
农业生产
技术
效率
效率层级分析
数据包络
分析
多模型融合
Stacking集成学习
Keywords
agricultural production
technical efficiency
efficiency tier analysis
DEA
multi-model fusion
Stacking ensemble learning
分类号
F323.3 [经济管理—产业经济]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于集成学习的农业生产技术效率评价方法
冯建英
苏允汇
龚劭齐
王智
穆维松
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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