15、农业作物产量预测：机器学习模型的比较分析

农业作物产量预测：机器学习模型的比较分析

1. 引言

在印度等新兴国家，农业是重要的经济支柱。印度约有 2.002 亿公顷土地用于农业，70%的人口依靠农业为生。然而，由于人口过剩，经济面临着提高粮食产量的压力。近年来，信息技术的快速发展使得各行业都有了发展的需求，农业领域也有很大的发展空间，但目前面临着缺乏可靠农业模型和农民指导不足的问题。

作物产量预测（CYP）对于农业因素的管理至关重要，它主要关注两组关键特征数据：一组是农民的灌溉、施肥和田间准备方法；另一组是自然环境变量，如太阳辐射、温度和降雨等。但由于需要考虑的变量众多，精确预测作物产量十分困难。

精准农业结合了农业产量预测，具有提高作物产量和质量、降低环境影响等优点。作物产量模拟有助于理解生长季节中养分和水分不足、病虫害等因素的综合影响，从而实现环保的农业方法。

机器学习（ML）作为人工智能的一个子集，专注于学习，能根据多种因素提供最佳的 CYP。ML 方法通过分析数据集来发现信息、模式和联系，利用数据集训练算法，基于先验知识进行预测。许多研究使用 ML 技术进行 CYP 分类，如随机森林、回归树和多元回归等。

农业企业可以利用精确的风险和作物产量预测来管理供应链决策，作物产量预测也是营销的基础。多时间成像有助于作物识别和绘图，利用农业产量指标可以早期发现问题并解决，提高作物产量和盈利能力。此外，混合模型等新技术也在不断发展，以提高预测准确性。

深度学习是 ML 的一个分支，使用人工神经网络（ANNs）和表示学习。在处理复杂数据时，深度学习方法可以提供解决方案，如长短期记忆网络（LSTM）可捕捉复杂多变量序列中的长期临时依赖关系，对时间序列建模非常有益。结合