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农作物生长期大数据分析与肥料优化方法涉及农作物生长期大数据分析与肥料优化方法线性回归模型能够更精准地指导肥料等资源的2S1、通过网络爬虫获取养分物质吸收光谱特性接收种植记录中对应的农作物历史产量数据、历史接收农作物生长期数据库中存储的历史农作物产量数据、不同农作yx1+β2x2+…+βixi；;3为多个农作物产量样本数据的平均值土壤养分传感器输出端向农作物周围土壤发射出具有特定波长范接收网络爬虫获取的土壤中各种养分物质吸收光谱接收当前农作物相邻两个时间点之间的土壤养分含量差值，根据养其中，v为当前农作物消耗养分速度，C1_C2为相邻两个时间点之间土壤养分含量的差接收S1中获取的农作物不同生长阶段养分消;4S3中依据线性回归模型计算当前农作物不同生长阶段所需通过线性回归模型中计算当前符合当前生长阶段的所需对于类似计算出其他系数的偏5肥结构(100)包括施肥飞行器(101)，所述施肥飞行器(101)的中部安装有用于存储混合后6程中会凭借大量历史数据构建农作物的线性回归模型，对不同生长阶段农作物的精准分[0005]本发明的目的在于解决当前农作物线性回归模型更新滞后以及不同生长阶段施7n为多个农作物产量、不同生长阶段土壤养分含量和气象数8[0035]其中Cmeas为当前土壤中养分物质的含量，Imeas为土壤养分传感器转换的电信号，9Yi设为每块农田预测产量与实际产量的误差值，MSE为所有农田预测产量，对于类似可计算出其他系肥料存储箱顶部安装有两个密封门，所述施肥飞行器靠近肥料存储箱的一侧安装有下料中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方便后续分析不同阶段土壤养分变化对农作土壤养分对应的回归系数为正且数值较大，说明在该阶段增加该土壤养分含量会提高产n为多个农作物产量、不同生长阶段土壤养分含量和气象数[0128]其中Cmeas为当前土壤中养分物质的含量，Imeas为土壤养分传感器转换的电信号，[0140]S3中依据线性回归模型计算当前农作物不同生长阶段所需土壤养分含量的步骤2＝8mg/kg；2＝6mg/kg；[0163]意味着土壤速效氮含量远低于大喇叭口期玉米生长所需Yi设为每块农田预测产量与实际产量的误差值，MSE为所有农田预测产养分含量，对于类似可计算出协同收集能够构建出更贴合农作物生长实际情况[0180]农作物生长期大数据分析与肥料优化方法的装置，包括施肥结构100，施肥结构100包括施肥飞行器101，施肥飞行器101的中部安装有用于存储混合后肥料的肥料存储箱后通过两个密

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