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作物生长模型数据表.xlsx

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简介：
《作物生长模型数据表》包含了多种作物在不同环境条件下的生长参数和模拟结果，为农业研究与生产提供科学依据。 我编写了一个Excel作物生长模型，并且正在逐步完善主要程序。希望各位专家能够提出宝贵的意见和建议。

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  • 作物生长模型数据表.xlsx
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    《作物生长模型数据表》包含了多种作物在不同环境条件下的生长参数和模拟结果，为农业研究与生产提供科学依据。 我编写了一个Excel作物生长模型，并且正在逐步完善主要程序。希望各位专家能够提出宝贵的意见和建议。
     
  • 作物生长和产量形成在EPIC模型中的数学模拟（2004年）
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    本研究采用EPIC模型对作物生长及产量形成的数学模拟进行探讨，分析了影响农作物生长的关键因素及其量化关系，为农业生产提供科学依据。 侵蚀与生产力影响估算模型（EPIC）是全球范围内颇具影响力的水土资源管理和作物产量评估动力学模型。本段落简要概述了EPIC模型中用于描述作物生长、产量形成及环境胁迫的主要数学方程，有助于理解该模型模拟作物生长和产量形成的原理及其过程，并为我国在作物生长模拟与生产力定量评价研究中的应用提供了参考依据。最后文章还指出了需要对EPIC模型进行改进的地方。
     
  • 农业基础数据集涵盖1.气象数据、2.作物生长数据、3.作物灾害数据
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    本农业基础数据集包含全面的气象记录、详尽的作物生长信息及关键的作物灾害资料，为农业生产研究与决策提供坚实的数据支持。 农业原始数据集 1. 气象数据集 字段说明： - 编号 - 日期（2014年至2024年共十年的数据） - 当日最低温度 - 当日最高温度 - 湿度 (取值范围为0至100) - 降水量 (单位：毫升) - 风速 (单位：米/秒) - 日照时数 (小时) - 天气状况（晴天、雨天、阴天） 数据格式： CSV格式 2. 农作物生长数据集 字段说明： - 编号 - 作物类型（包括小麦、玉米、水稻、大豆、高粱、油菜、花生和棉花） - 种植日期 (2014年至2024年共十年的数据) - 收割日期 (2014年至2024年共十年的数据) - 生长期（从种植到收割的时间长度，以天为单位） - 产量（每公顷土地的作物产量，单位为吨） - 日照时长（作物生长期内每天的平均日照时间长度，单位：小时） - 年降雨量 (作物生长期内降水量总和，单位：毫升)
     
  • 利用DLA模型模拟植物生长过程
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    本研究运用DLA（扩散限制聚集）模型来仿真和分析植物生长的过程，探索植物形态发生及环境因素对其发育的影响。 使用DLA模型可以有效地模拟植物的生长过程。DLA（扩散限制聚集）模型是一种用于描述自然界中随机增长现象的方法，在生物学领域被广泛应用于研究植物分形结构及其动态变化规律，能够帮助我们更好地理解植物在不同环境条件下的生长模式和适应策略。
     
  • 物流增长模型.py
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    《物流增长模型.py》是一段Python代码，用于模拟和分析物流系统的扩展与优化过程，帮助理解不同变量如何影响物流效率和成本。 logistics增长模型又称为逻辑斯蒂增长模型或logistic增长模型。通过最小二乘法拟合出的logistics增长函数模型的数据来源于腾讯平台公布的信息。
     
  • 基于知识与数据的模拟植物生长模型方法——以番茄为例
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    本研究提出了一种结合知识驱动和数据驱动的模拟植物生长模型，并通过具体案例分析了番茄从播种到收获全过程中的生长发育规律。 本段落提出了一种新颖的知识与数据驱动建模（KDDM）方法来模拟植物生长，该方法由两个子模型构成：一个基于所有已知领域的知识构建的物理或机械模型；另一个仅利用数据建立，并不依赖任何领域专业知识。在本研究中，GreenLab模型被用作知识驱动（KD）子模型，而径向基函数网络（RBFN）则作为数据驱动（DD）子模型。番茄作物作为植物生长建模的案例进行分析。 使用了来自五个年度十二个温室实验中的番茄生长数据集来校准和测试该模型。与现有的知识驱动模型(KDM, BIC = 1215.67) 和 数据驱动模型 (DDM, BIC = 1150.86) 相比，提出的KDDM方法(BIC = 1144.36)，在预测番茄产量方面表现出显著优势。尤其值得注意的是，在没有观察到器官数据的情况下，该方法能够对包括叶子、茎和果实在内的不同类型的器官进行有力的产量预测。 案例研究显示了KDDM方法继承了知识驱动模型（KDM）与数据驱动模型（DDM）的优点，并进一步讨论了在KDDM框架内叠加以及合成耦合算子的应用。
     
  • tmdb_5000_movies数据表.xlsx
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    tmdb_5000_movies数据表.xlsx包含来自The Movie Database (TMDb)的5000部电影详细信息，包括影片ID、标题、评分、剧情概述、上映日期及演员阵容等。 tmdb_5000_movies 数据集包含以下特征：homepage（官网）、id、original_title（原始标题）、overview（剧情简介）、popularity（受欢迎程度）、production_companies（制作公司）、production_countries（制作国家/地区）、release_date（发行日期）、spoken_languages（对白语言）、status（电影状态），tagline（标语）和vote_average（投票平均分）。tmdb_5000_credits 数据集包含与演员及导演相关的信息，但未具体列出其特征。
     
  • IPOSIM7.4 数据表.xlsx
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    IPOSIM7.4数据表.xlsx包含IPOSIM7.4软件工具的相关配置参数和模拟结果的数据表格，适用于电路设计与分析。 三电平仿真模拟是一种电力电子技术中的重要研究方法和技术手段，用于分析和设计高性能的逆变器和其他电力变换设备。通过这种仿真实验可以深入理解多电平拓扑结构的工作原理及其在实际应用中的性能表现。 重写后的内容仅保留了关于“三电平仿真”的描述性内容，并未包含任何联系方式或网址链接信息，符合您的要求。
     
  • Heatmap 数据表.xlsx
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    《Heatmap 数据表.xlsx》是一份包含丰富数据集的工作簿文件，主要用于创建和分析热力图。通过直观展示数据分布情况，它帮助用户快速识别模式与趋势。 热力图实验数据参考了zhoulong的博文《Excel制作热力图》，欢迎技术探讨，可联系邮箱zhoulong_giser@163.com。
     
  • NHANES 数据表.xlsx
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    NHANES 数据表.xlsx包含了美国国家健康与营养检查调查的数据，涵盖了广泛的健康和营养指标，是研究公共健康问题的重要资源。 适用于决策树的数据集应该包含多个特征变量以及一个目标变量，并且数据集中应具有足够的样本量以确保模型的准确性和泛化能力。每个特征都应该对结果有一定的预测作用，同时需要避免冗余或无关紧要的信息混入数据中。 为了构建有效的决策树模型，在准备阶段还需要考虑以下几点： 1. 数据清洗：去除缺失值和异常值。 2. 特征选择：挑选出最具影响力的变量。 3. 划分训练集与测试集，以评估最终模型的性能表现。