8、智慧农业中的预测算法与应用

智慧农业中的预测算法与应用

1. 机器学习在农业不同领域的应用

在农业领域，机器学习的应用十分广泛，涵盖了气象预测、畜牧管理等多个方面。

在气象预测方面，有研究使用大气紧凑模式、广义线性模型以及多种基于机器学习的技术，如支持向量机（SVM）、k近邻算法（k - NN）、随机森林、K - 均值等，来预测长期的每日降雨量。

畜牧管理也是机器学习应用的重要领域。畜牧管理包括照顾牲畜的饮食、生长和整体健康。在这些活动中，机器学习用于分析动物的进食、咀嚼和移动行为（如站立、移动、饮水和进食习惯）。根据这些估计和评估，农民可以改变牲畜的饮食和生活方式，以改善其行为、健康状况和体重增加，从而提高生产的经济可行性。

1.1 兽医护理

动物福利包括对动物的疾病分析、咀嚼习惯监测以及可能揭示生理问题的生活环境分析。有研究提供了用于牲畜监测的算法概述，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和Adaboost算法等。可以通过摄像头和各种机器学习技术，如随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、k近邻算法（k - NN）和自适应增强，持续监测牲畜的消费模式。为确保精确的特征分类，会根据传输中提取的几个组件对放牧、反刍和非进食行为的重要性进行排名。在比较分类器时，会考虑几个性能参数，这些参数是所应用方法、传感器位置和使用信息量的函数。

1.2 畜牧生产

精准畜牧养殖（PLF）方法的目标是实现动物护理的完全自动化、持续监测和管理。通过使用现代PLF技术（摄像头、麦克风、传感器和互联网），农民可以知道哪些特定的动物需要他们的帮助来解决问题。

2. 智慧农业的建议系统

在农业中，预