APPLICATION OF ENSEMBLE LEARNING IN ADAPTIVE SURFACE MODELING OF SOIL TOTAL POTASSIUM CONTENT IN COMPLEX LANDFORM AREAS
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution of soil properties is affected by complex geological environmental factors, and the spatial differentiation characteristics are very obvious. It is difficult to achieve high-precision simulation using a single global interpolation model to simulate soil properties. For the characteristics of spatial discontinuity, limited accuracy of global interpolation models and poor adaptability, this paper proposes an adaptive surface modeling method of soil properties (ASM-SP) supported by ensemble learning and integrating geoscientific environmental variables. Using 110 sample point data collected in 2013, regression kriging (RK), Bayesian kriging (BK), ordinary kriging interpolation (OK), inverse distance weighting (IDW), ASM- SP, the total potassium content of soil was interpolated in Qinghai Lake complex landform type area. This article uses the point-by-point cross validation (LOOCV) interpolation method to simulate accuracy. The results show that ASM-SP not only takes into account the nonlinear relationship between geological environmental variables and soil properties, but also integrates the adaptability advantages of multiple models. It is a new method to achieve high-precision simulation of total soil potassium content in complex landform areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».