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基于农机运行轨迹点多维特征的作业状态辨识方法与试验

文献类型： 中文期刊

作者： 李保忠;王伟鹏;周国民;徐培;申及

作者机构：

关键词： 农业机械;空间运行轨迹;多策略分箱;作业状态辨识;BP-AdaBoost

期刊名称：农业机械学报

ISSN： 1000-1298

年卷期： 2025 年 56 卷 12 期

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 农业机械(农机)的作业状态是评估农业机械化效率和精准管理的关键指标，为实现数据管理平台对农机作业状态的精准监测，本文提出一种基于农机运行轨迹多维特征的作业状态辨识方法。首先，基于物联网现代信息技术支持的大数据管理平台，研究了农机作业空间轨迹点的潜在特征，分析了速度、平均加速度、转向率和轨迹点密度等特征的分布规律。其次，依据各特征的分布特点和作业状态辨识需求，采用多策略分箱处理方法对特征进行定量划分，并引入证据权重(Weight of evidence, WOE)和信息值(Information value, IV)方法量化不同特征对农机作业状态的影响权重，从而评估关键特征对作业状态的识别能力。最后，基于农机空间轨迹点的多维关键特征，结合BP神经网络与AdaBoost的融合算法对农机作业状态进行辨识。试验结果表明，所提出的算法模型在农机作业状态预测中的准确率高达97.3%,表明基于农机多维特征的辨识方法可准确辨识农机的作业状态。

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