4、水稻收获与需求预测：智能平台助力可持续发展

水稻收获与需求预测：智能平台助力可持续发展

1. 引言

在东南亚，水稻是广受欢迎的作物，在斯里兰卡，水稻消费直接影响国家的社会经济发展，是人们饮食中的主要食物。准确预测水稻收获和消费需求至关重要，因为水稻产量和需求的波动会直接影响斯里兰卡的经济、粮食安全和公民的可持续生活方式。

斯里兰卡的水稻种植分为“Yala”（9月至3月）和“Maha”（5月至8月）两个季节，但目前缺乏系统的方法来预测下一季的水稻收获和需求。借助机器学习方法开发这样的系统，对农民、贸易商、消费者和斯里兰卡水稻营销委员会等众多利益相关者都非常有用。

研究旨在通过合适的机器学习方法找到最适合的预测模型，描述过去水稻收获和消费数据的趋势，并实施优化的作物分配计划。为此，开发了一个集中式在线平台“isRice：智能和可持续的水稻收获与需求预测方法”，包含预测水稻收获、预测水稻需求和规划作物分配三个主要组件。

2. 背景

2.1 未来水稻收获和消费需求预测

为维持国家水稻生产和需求的可持续平衡，需要合适的预测模型支持决策。目前，斯里兰卡政府通过“作物切割调查”来估算地区水稻平均产量，但该过程耗费大量人力、资源且耗时。因此，引入系统方法收集数据并预测水稻收获和消费很有必要。

已有多项研究使用机器学习方法构建模型来识别水稻收获和需求的趋势。例如，有研究使用顺序最小优化（SMO）作为分类器，采用“WEKA”框架预测印度马哈拉施特拉邦27个地区的水稻产量；还有研究分析斯里兰卡水稻收获趋势，开发时间序列模型进行长期预测。

此外，水稻价格波动对社会经济发展影响巨大，准确的水稻需求预测能维持水稻产业的可持续平衡，避免价格意外上