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公开(公告)号：CN107832892B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201711143224.8
申请日：2017-11-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于组合优化的多块地选种决策优化方法，针对多块地选种决策问题，构建基于组合优化理论方法的多块地粮食选种决策模型，实现对多块地选种进行决策优化；包括：构建训练样本集；获取影响产量的关键因素；构建神经网络模型并训练；构建训练测试集；通过训练好的神经网络模型得到地块的产量预测值及方差；构建基于组合优化的多块地粮食选种决策优化模型；采用分解式算法求解最优选种比例，得到最优品种及使用比例。本发明用于对粮食种植、选种进行分析与优化，可指导具体地块农业种植、农业种植规划；进一步为宏观农业政策或区域销售与备货策略提供技术支持，具有极大的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN107832892A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711143224.8
申请日：2017-11-17
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于组合优化的多块地选种决策优化方法，针对多块地选种决策问题，构建基于组合优化理论方法的多块地粮食选种决策模型，实现对多块地选种进行决策优化；包括：构建训练样本集；获取影响产量的关键因素；构建神经网络模型并训练；构建训练测试集；通过训练好的神经网络模型得到地块的产量预测值及方差；构建基于组合优化的多块地粮食选种决策优化模型；采用分解式算法求解最优选种比例，得到最优品种及使用比例。本发明用于对粮食种植、选种进行分析与优化，可指导具体地块农业种植、农业种植规划；进一步为宏观农业政策或区域销售与备货策略提供技术支持，具有极大的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN106600444A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611142030.1
申请日：2016-12-12
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络算法和投资组合理论的品种选择方法和装置。包括：通过基于神经网络算法建立的产量预测模型预测可供种植品种中每个品种在不同自然条件下单独种植在预设区域内的产量；获取在预设区域内种植可供种植品种的约束参数值，约束参数值至少包括以下之一：在预设区域内种植的品种种类的上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例上限值、在预设区域内种植的每个品种的使用比例下限值；通过目标函数确定在预设区域内种植的品种组合参数的值，其中，目标函数基于投资组合理论确定，目标函数用于至少增加预设区域的产量期望或至少减小预设区域的产量方差。本发明解决了相关技术中的品种选择方法不够贴合实际的技术问题。
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