大数据毕业设计Python+Flask卷积神经网络农作物产量预测分析农作物爬虫农产品可视化农产品推荐系统机器学习深度学习人工智能知识图谱大数据计算机毕业设计

最新推荐文章于 2024-10-20 22:54:32 发布

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#机器学习 #深度学习 #人工智能 #大数据 #python #课程设计 #tensorflow

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本文介绍了如何运用Echarts、Ajax、Flask和PyMysql等技术，结合Python和深度学习（如LSTM），开发一个用于农作物产量预测的大屏数据可视化系统，包括数据预处理、模型训练和结果展示的过程。

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农作物产量大屏数据可视化模块主要利用了Echarts、Ajax、Flask和PyMysql等技术来实现。Echarts是一个基于JavaScript的可视化图表库，它提供了丰富的图表类型和灵活的配置选项，能够帮助我们快速、直观地展示数据。在本系统中，我们使用Echarts 实现了各种图表的绘制，包括折线图、饼图、柱状图等，以便更好地展示农作物产量相关的数据信息。在前端方面，我们使用了Ajax技术来实现异步数据请求，从而避免了页面的重载和卡顿，提高了用户的体验。通过调用后端提供的API接口，我们可以获取到需要展示的数据信息，并利用Echarts将其以图表形式展示出来。在后端方面，我们使用了Flask和PyMysql来实现数据的存储和查询。Flask是一个轻量级的Web框架，它提供了简洁而灵活的路由和视图函数机制，能够帮助我们快速构建API接口。PyMysql是 Python下的Mysql驱动程序，它提供了丰富的数据库操作接口，能够方便地进行数据的

存储和查询。

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import numpy as np  
import pandas as pd  
import tensorflow as tf  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM  
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
  
# 加载数据  
# 假设数据集是一个CSV文件，包含历史产量和其他相关特征  
data = pd.read_csv('agricultural_data.csv')  
  
# 假设最后一列是我们要预测的产量  
target = data['Yield']  
features = data.drop('Yield', axis=1)  
  
# 数据归一化  
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  
scaled_features = scaler.fit_transform(features)  
  
# 创建监督学习问题  
def create_dataset(dataset, look_back=1):  
    X, Y = [], []  
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):  
        a = dataset[i:(i+look_back), :]  
        X.append(a)  
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])  
    return np.array(X), np.array(Y)  
  
# 设定回溯窗口大小  
look_back = 3  
scaled_features = np.reshape(scaled_features, (scaled_features.shape[0], 1, scaled_features.shape[1]))  
X, y = create_dataset(scaled_features, look_back)  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 重塑输入，以符合LSTM的输入要求 [samples, time steps, features]  
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], features.shape[1]))  
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], features.shape[1]))  
  
# 创建LSTM模型  
model = Sequential()  
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, features.shape[1])))  
model.add(Dense(1))  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=2)  
  
# 评估模型  
train_score = model.evaluate(X_train, y_train, verbose=0)  
print('Train Score: {:.2f} MSE ({:.2f} RMSE)'.format(train_score, np.sqrt(train_score)))  
  
test_score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)  
print('Test Score: {:.2f} MSE ({:.2f} RMSE)'.format(test_score, np.sqrt(test_score)))  
  
# 预测  
predicted = model.predict(X_test)  
  
# 反归一化预测值  
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)  
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])  
  
# 打印预测结果  
for i in range(len(predicted)):  
    print(f'Predicted: {predicted[i]}, Actual: {y_test[i]}')