4、农业网络物理系统中的机器学习：利用网络物理系统和机器学习进行作物产量预测

农业网络物理系统中的机器学习：利用网络物理系统和机器学习进行作物产量预测

1. 引言

随着环境变化，农业科学系统面临诸多问题。机器学习（ML）和网络物理系统（CPS）为解决这些问题提供了有效途径。作物产量预测通过分析现有数据，综合考虑天气、土壤、水和温度等参数来预估作物产量。

工业4.0，即第四次工业革命，因网络物理系统和精准农业的出现而逐渐实现。当前该领域的一个关注点是农业网络物理系统（ACPS），它由计算机系统和农业环境组成。系统的发展为改善食品供应链系统（FSC）带来了重要机遇，FSC对人类至关重要，且其周期复杂，涵盖农产品生产、物流配送、零售、消费者沟通和垃圾管理等环节。然而，在使用CPS技术时，这些周期会遇到各种障碍。

精准农业是一种利用特定条件和信息精确调节生产投入的管理技术，旨在实时优化田间小区域的生产投入，如水资源、肥料、除草剂、杀虫剂和农业设备等。地下物联网（IOUT）最近推动了精准农业技术的发展，它通过通信连接自主设备，收集地球相关信息，借助网络技术辅助信息传递、交易和决策系统。IOUT结合深度学习算法和CPS实现实时传感，有助于精准农业技术的应用，提高农业生产和运营效率。

2. 农业领域的网络物理系统

在农业中，机械化已广泛应用。而人工智能和嵌入式系统的应用，将推动农业在机器人和自主系统方面取得进步。例如，当嵌入式智能CPS机器人系统投入使用时，无人机等飞行机器人将迎来重大变革。这些系统相互连接、相互依存、协同工作且自主运行，能在各种应用中实现对物理组件和过程的计算、通信、检查和控制。

网络物理系统（CPS）的核心是计算与物理过程的融合，通过传感器和执行器将计算系统与现实环境相连。但CPS也面临