使用机器学习和大数据技术预测作物产量的方法研究
资源文件介绍
标题
使用机器学习和大数据技术预测作物产量的方法-研究论文
描述
农业是我们国家的主要生计来源。当前面临水资源短缺、供需失控的成本以及天气不确定性等挑战，农民必须配备智能农业。尤其需要解决由于气候变化不确定、灌溉设施差、土壤肥力下降和传统耕作技术而导致作物产量低的问题。机器学习就是一种用于预测农业作物产量的技术。各种机器学习技术如预测、分类、回归和聚类被用来预测作物产量。人工神经网络、支持向量机、线性和逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯是一些用于实现预测的算法。然而，从可用算法池中选择合适的算法给研究人员带来了关于所选作物的挑战。在本文中，对各种机器学习算法如何用于预测作物产量进行了调查。已经提出了一种在大数据计算范式中使用机器学习技术预测作物产量的方法。
资源文件内容概述
本研究论文详细探讨了如何利用机器学习和大数据技术来预测作物产量。文章首先分析了当前农业面临的挑战，如水资源短缺、天气不确定性等，并指出智能农业的必要性。接着，文章介绍了多种机器学习技术，包括预测、分类、回归和聚类，并列举了常用的机器学习算法，如人工神经网络、支持向量机、线性和逻辑回归、决策树和朴素贝叶斯。
文章的核心部分是对各种机器学习算法在预测作物产量中的应用进行了深入调查，并提出了一种基于大数据计算范式的方法来实现作物产量的预测。通过这种方法，研究人员可以更有效地选择适合特定作物的机器学习算法，从而提高预测的准确性和可靠性。
适用人群
本资源文件适合以下人群阅读：
- 农业研究人员
- 机器学习工程师
- 大数据分析师
- 农业技术开发者
- 对智能农业和机器学习感兴趣的学生和学者
使用建议
建议读者在阅读本论文时，重点关注以下几个方面：
- 当前农业面临的挑战及其对作物产量的影响。
- 各种机器学习技术在预测作物产量中的应用。
- 如何在大数据计算范式中选择和应用合适的机器学习算法。
通过深入理解这些内容，读者可以更好地应用机器学习和大数据技术来解决农业中的实际问题，提高作物产量的预测精度，从而推动智能农业的发展。