16、农业作物产量预测：机器学习的应用与实践

农业作物产量预测：机器学习的应用与实践

1. 特征分析与模型构建

在农业作物产量预测中，特征的选择和分析至关重要。首先，我们关注方差膨胀因子（Variance Inflation Factor）涉及的特征，包括AH、CL、TK、TW、OW、RainF、AT、Tmin、Tmax和R等。随机森林（RF）变量重要性分析显示，AH、TK、OW、NF、PF、KF和SD等特征较为关键。

我们以预测依赖（PD）作为因变量，AH、OW、Tmax、TK和CL作为自变量，进行了多元线性回归分析。同时，还使用了人工神经网络（ANN），将因变量作为输入层，PD作为输出层神经元。通过相关系数平方（R²）调整最终模型的准确性，结果表明，仅使用选定特征时，模型准确率达到85%；使用所有特征时，准确率为84%。这说明前向特征选择算法有助于提高预测效果。

2. 精准灌溉技术

精准灌溉是提高作物产量的重要手段，特别是利用地下保水技术（SWRT）。确定作物产量主要需要考虑两个因素，由于可持续作物种植在社会中的重要性日益凸显，我们需要优化食品、水和能源的协调，而水在农业发展中起着关键作用，高效用水对于优化作物产量至关重要。

SWRT旨在提高植物根区的土壤保水能力。我们使用HYDRUS - 2D软件，在特定土壤（如砂土）和天气条件下，确定合适的膜设计和安装深度。经过多次测试，发现HYDRUS - 2D模型具有较高的可靠性和准确性。然而，该模型无法模拟作物生长，因此我们引入DSSAT软件，以深入了解特定土壤 - 水混合条件下的作物产量。通过合理的数学建模和这两款软件的有效使用，我们可以模拟不同SWRT膜下的作物产量。实践证明，同时使用DSSAT和HYDRUS - 2D可以减少优化