基于主成分分析枇杷果实品质评价预测模型建立

Establishment of a Predictive Model for Loquat Fruit Quality Evaluation Based on Principal Component Analysis

摘要

为了明确枇杷果实主要品质指标特征及建立其品质评价模型，以23份枇杷样本为试验材料，测定其单果重和维生素C等15项品质指标，采用主成分分析等进行综合评价，然后运用逐步回归分析构建枇杷果实品质评价预测模型。结果表明，果实品质在不同枇杷样本间有所差异，且各品质指标变异系数不同，其范围为4.68%~66.27%。相关性分析表明品质指标间存在正相关或负相关。通过主成分分析，提取了特征值大于1的5个主成分，累计方差贡献率达到了87.486%，且评价结果可以明显区分不同枇杷样本间果实品质差异。最终，运用逐步回归分析方法构建了枇杷果实品质评价预测模型，该模型中包含了单果重等6项关键指标。基于本试验，单果重、a ^*、VC、TS、h ^*和纵径是评价枇杷果实品质的重要指标，编号PPT、PPQ、PPA、PPU和PPD等综合品质较好，可作为当地优先考虑栽培品种和重要的种质资源。

Abstract

To clarify the characteristics of key quality indicators of loquat fruits and establish a quality evaluation model, using 23 loquat fruit samples as experimental materials, this study measures 15 quality indicators including single fruit weight and VC. It employs principal component analysis for comprehensive evaluation, and subsequently constructs a predictive model for loquat fruit quality assessment by stepwise regression analysis. The results show that fruit quality varies among different loquat samples, with the variation coefficients of the quality indicators ranging from 4.68% to 66.27%. Correlation analysis reveal positive or negative relationships among the quality indicators. Through principal component analysis, this study extracts five principal components with eigenvalues greater than 1, with a cumulative variance contribution rate of 87.486%. The evaluation results clearly distinguish differences in fruit quality among the loquat samples. Finally, a stepwise regression analysis method is applied to construct a prediction model for loquat fruit quality evaluation, which include six key indicators, such as single fruit weight. Based on this study, single fruit weight, a ^*, VC, TS, h ^* and longitudinal diameter are key indicators for evaluating loquat fruit quality. Samples numbered PPT, PPQ, PPA, PPU and PPD exhibit superior overall quality and can be prioritized as local cultivars and important germplasm resources.

关键词

枇杷 / 品质 / 主成分分析 / 评价模型 / 回归分析

Key words

Loquat / quality / principal component analysis / evaluation model / regression analysis

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