23、精准农业中的短期天气预报与智能灌溉的深度强化学习应用

精准农业中的短期天气预报与智能灌溉的深度强化学习应用

1. 短期天气预报实验

1.1 实验流程概述

实验从数据收集和预处理阶段开始，随后进行模型配置、训练、比较和评估，最后评估和对比训练好的模型的性能。具体流程如下：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据预处理]
    B --> C[模型配置与训练]
    C --> D[模型评估]
    D --> E[性能评估与对比]

1.2 数据收集

本研究使用从IMD网站获取的真实气象数据，具体来自查谟、斯利那加和列城的气象站。每个气象站的数据集包含从2010年1月1日到2022年12月31日的每日时间序列，共8401个数据点。数据集包括多种气象变量，如降雨量、最低温度和最高温度。降雨量以毫米为单位，温度以摄氏度为单位。这些气象特征被选作预测温度的输入变量，因为它们能提供特定地点和时间的当前天气状况的有价值信息。

1.3 数据预处理

为准确反映模型性能，对真实数据进行了以下预处理步骤：
1. 数据平滑 ：使用指数移动平均（EMA）技术减少噪声和波动，使潜在模式和趋势更明显。EMA的计算公式为：
[EMA_t = \alpha x_t + (1 - \alpha) EMA_{t-1}]
其中，(\alpha)是平滑因子，取值范围在0到1之间，本研究中(\alpha)的值设为0.5。
2. 数据差分 ：对