施肥效果分析-資料下載頁(yè)
2025-08-05 08:17本頁(yè)面
【正文】 usted Rsquare: RMSE: （2）三次多項(xiàng)式函數(shù)回歸模型Linear model Poly3: f(x) = p1*x^3 + p2*x^2 + p3*x + p4Coefficients (with 95% confidence bounds): p1 = (, ) p2 = (, ) p3 = (, ) p4 = (, )Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: （3）單項(xiàng)正弦函數(shù)回歸模型General model Sin1: f(x) = a1*sin(b1*x+c1)Coefficients (with 95% confidence bounds): a1 = (, ) b1 = (, ) c1 = (, )Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: （4）兩項(xiàng)正弦函數(shù)回歸模型General model Sin2: f(x) = a1*sin(b1*x+c1) + a2*sin(b2*x+c2)Coefficients (with 95% confidence bounds): a1 = (, ) b1 = (, ) c1 = (, ) a2 = (, ) b2 = (, ) c2 = (, )Goodness of fit: SSE: Rsquare: Adjusted Rsquare: RMSE: 分類對(duì)象回歸模型方差（SSE）改進(jìn)后的擬合優(yōu)度（ARs）K的施用量同土豆產(chǎn)量的函數(shù)關(guān)系二次多項(xiàng)式三次多項(xiàng)式單項(xiàng)正弦兩項(xiàng)正弦K的施用量同生菜產(chǎn)量的函數(shù)關(guān)系二次多項(xiàng)式三次多項(xiàng)式單項(xiàng)正弦經(jīng)比較，因三次多項(xiàng)式回歸模型和兩項(xiàng)正弦函數(shù)回歸模型同文前的假設(shè)不符，故舍去，只討論二次多項(xiàng)式回歸模型和單項(xiàng)正弦函數(shù)回歸模型。 六．模型評(píng)價(jià)與改進(jìn)方向模型的評(píng)價(jià)通過(guò)最優(yōu)擬合曲線可知： N在（200,400）之間對(duì)土豆促進(jìn)作用明顯，且在300時(shí)達(dá)到最大值。在（100,270）之間對(duì)生菜促進(jìn)作用明顯，且在220時(shí)達(dá)到最大值。 P在（150,350）之間對(duì)土豆促進(jìn)作用明顯，且在250處達(dá)最大值。 K在（400,800）之間對(duì)土豆促進(jìn)作用明顯，且在600處達(dá)最大值模型的優(yōu)點(diǎn)①通過(guò)擬合曲線可以對(duì)比營(yíng)養(yǎng)素對(duì)作物影響程度②生成的擬合方程可以預(yù)測(cè)未知施肥量對(duì)作物影響程度模型的缺點(diǎn)不能很好的同時(shí)研究三種營(yíng)養(yǎng)素作用于同一作物的情況，相互不獨(dú)立的情況未能考慮。 七．附件清單附件一曲線擬合求解程序（MATLAB）數(shù)據(jù)土豆N x=[0 34 67 101 135 202 259 336 404 471]。y=[ ]。Cftool；生菜N x=[0 28 56 84 112 168 224 280 336 392]。y=[ ]。Cftool；土豆Px=[0 24 49 73 98 147 196 245 294 342]。y=[ ]。Cftool；生菜Px=[0 49 98 147 196 294 391 489 587 685]。y=[ ]。Cftool；土豆Kx=[0 47 93 140 186 279 372 465 558 651]。y=[ ]。Cftool；生菜Kx=[0 47 93 140 186 279 372 465 558 651]。 y=[ ]。Cftool；
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