本發(fā)明屬于智慧農(nóng)業(yè),特別是涉及一種基于機器學習的甘蔗產(chǎn)量預測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、隨著農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展,精準農(nóng)業(yè)已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的重要趨勢。甘蔗作為重要的糖料作物,其產(chǎn)量及品質(zhì)的預測對于糖業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。甘蔗作為我國南方地區(qū)重要的經(jīng)濟作物之一,在飲料、制糖等行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用。然而,甘蔗生長過程中受多種因素影響,如氣象條件、土壤環(huán)境、作物基因型等,導致甘蔗產(chǎn)量難以準確預測。傳統(tǒng)預測方法多依賴于人工經(jīng)驗和簡單統(tǒng)計,難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高精度需求。近年來,機器學習(ml)和深度學習(dl)技術(shù)因其能夠識別海量數(shù)據(jù)集中的非線性模式而被廣泛應(yīng)用于作物產(chǎn)量預測。然而,現(xiàn)有技術(shù)中針對甘蔗產(chǎn)量及品質(zhì)預測的方法大多側(cè)重于單一數(shù)據(jù)源或算法,缺乏綜合性和系統(tǒng)性。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明旨在提供一種基于機器學習的甘蔗產(chǎn)量預測方法及系統(tǒng),通過收集多源數(shù)據(jù)、提取關(guān)鍵特征、構(gòu)建與優(yōu)化預測模型,實現(xiàn)甘蔗產(chǎn)量的精準預測,并為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供決策支持。
2、為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
3、本發(fā)明為一種基于機器學習的甘蔗產(chǎn)量預測方法,包括以下步驟:
4、步驟一、數(shù)據(jù)收集與預處理:收集甘蔗生長周期內(nèi)的作物基因數(shù)據(jù)、無人機高光譜影像數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、地面觀測數(shù)、氣象數(shù)據(jù)以及歷史產(chǎn)量數(shù)據(jù),對采集到的數(shù)據(jù)進行分類存儲,同時對相關(guān)數(shù)據(jù)一一進行預處理操作,將多源數(shù)據(jù)進行融合,形成多維數(shù)據(jù)集;
5、步驟二、特征提?。簭念A處理后的數(shù)據(jù)中提取與甘蔗產(chǎn)量及品質(zhì)密切相關(guān)的關(guān)鍵特征,利用特征選擇算法進一步篩選出對預測結(jié)果貢獻度大的特征子集并進行降維處理;
6、步驟三、模型選擇與構(gòu)建:根據(jù)不同的預測目標選擇不同的特征子集采用合適的機器學習算法或算法組合,構(gòu)建預測模型,所述機器學習算法包括但是不限于:梯度提升回歸樹、偏最小二乘回歸、支持向量機回歸、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、深度極限學習機、多元線性回歸、逐步多元回歸、廣義線性模型、廣義增強模型和隨機森林算法;
7、步驟四、模型訓練與調(diào)優(yōu):使用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練,并通過交叉驗證對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu);
8、步驟五、模型預測、集成與融合:利用訓練好的預測模型對甘蔗產(chǎn)量進行預測、采用集成學習或模型融合的方法,對多個不同的預測模型的預測結(jié)果進行集成,以提高預測的準確性和穩(wěn)定性;
9、步驟六:預測報告生成:根據(jù)選定的集成策略,計算出最終的甘蔗產(chǎn)量預測值,根據(jù)預測結(jié)果和影響因素分析,提出相應(yīng)的農(nóng)業(yè)管理建議和優(yōu)化措施;
10、步驟七、結(jié)果驗證與評估:通過與實際產(chǎn)量數(shù)據(jù)進行對比驗證,采用多種評估指標對預測結(jié)果進行驗證和評估,評估預測模型的準確性和可靠性;
11、步驟八、持續(xù)優(yōu)化與改進:建立反饋機制,收集用戶對預測結(jié)果的反饋意見,并根據(jù)反饋對模型進行持續(xù)優(yōu)化和改進,同時跟蹤新技術(shù)和新方法的發(fā)展動態(tài),及時將新技術(shù)引入預測模型中以提高性能。
12、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,所述數(shù)據(jù)收集與預處理步驟具體包括:
13、無人機高光譜影像數(shù)據(jù)的采集:在甘蔗生長周期內(nèi),通過無人機搭載高光譜相機獲取甘蔗田的高光譜影像數(shù)據(jù),以捕捉甘蔗生長過程中的光譜信息,無人機高光譜影像數(shù)據(jù)包括但不限于冠層覆蓋度、冠層高度、歸一化植被指數(shù)、過綠指數(shù);
14、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的獲取:利用衛(wèi)星遙感技術(shù),定期收集甘蔗田的遙感影像數(shù)據(jù),以獲取更大范圍的甘蔗生長信息;
15、地面觀測數(shù)據(jù)的收集:通過在甘蔗田采集甘蔗關(guān)鍵表型的實際測量值包括但不限于甘蔗生長參數(shù)、產(chǎn)量相關(guān)指標以及土壤和環(huán)境參數(shù);
16、氣象數(shù)據(jù)的采集:收集甘蔗生長周期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù),包括但不限于溫度、降水以及光照,以分析氣象因素對甘蔗產(chǎn)量的影響;
17、數(shù)據(jù)分類存儲:將采集到的各類數(shù)據(jù)進行分類存儲,以便后續(xù)處理;
18、數(shù)據(jù)預處理:對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、去除異常值、填充缺失值等預處理操作,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量;
19、多源數(shù)據(jù)融合:將經(jīng)過預處理的多源數(shù)據(jù)進行融合,形成包含多種信息的多維數(shù)據(jù)集,為后續(xù)特征提取和模型構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持,同時采用高級時空插值方法對時空數(shù)據(jù)進行深度融合,以捕捉甘蔗生長過程中空間分布與時間演變的復雜關(guān)系。
20、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,數(shù)據(jù)預處理階段選擇以下機器學習算法對不同采集方式采集到的數(shù)據(jù)進行處理:
21、對于無人機高光譜影像數(shù)據(jù),采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合深度學習框架進行特征提取,以充分利用高光譜影像中的光譜和空間信息,提高對甘蔗生長狀態(tài)識別的準確性;
22、對于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)或循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合注意力機制,以捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系和重要時間點的變化,準確預測甘蔗生長趨勢;
23、對于地面觀測數(shù)據(jù)中的連續(xù)變量,包括但不限于土壤濕度以及養(yǎng)分含量,采用支持向量機回歸或隨機森林回歸,以處理這些數(shù)據(jù)的非線性和交互作用,提高產(chǎn)量預測的精度;
24、對于氣象數(shù)據(jù)中的分類變量包括但不限于降雨類型以及風向,采用決策樹或梯度提升樹進行分類處理,以準確判斷氣象條件對甘蔗產(chǎn)量的影響;
25、對于時間序列的氣象數(shù)據(jù),包括但不限于日降雨量以及日平均溫度,采用時間序列分析算法arima或季節(jié)性分解時間序列預測模型sari?ma結(jié)合深度學習模型,以捕捉氣象數(shù)據(jù)的季節(jié)性和周期性變化,提高預測的準確性。
26、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,在特征提取階段,針對時空數(shù)據(jù)的特性,采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)的組合模型(convlstm)用于對時空特征進行提取,以有效提取甘蔗生長過程中的時空特征。
27、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,在特征提取階段,采用無監(jiān)督學習方法對特征進行進一步降維,以減少計算復雜度并保留關(guān)鍵信息,同時探索數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)和模式。
28、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,所述模型選擇與構(gòu)建步驟中,針對不同的特征子集,選擇以下機器學習算法進行一一對應(yīng)限定:
29、對于光譜特征,選擇梯度提升回歸樹構(gòu)建預測模型;
30、對于空間特征,選擇支持向量機回歸構(gòu)建預測模型;
31、對于環(huán)境特征,選擇多元線性回歸構(gòu)建預測模型。
32、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,所述模型訓練步驟中,采用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練,并通過交叉驗證對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu),具體包括:
33、將歷史數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和測試集,比例為70%:15%:15%;
34、使用訓練集對模型進行訓練;
35、利用驗證集對訓練好的模型進行驗證,并根據(jù)驗證結(jié)果調(diào)整模型參數(shù);
36、使用與訓練集獨立的測試集對模型進行驗證,以評估模型在實際應(yīng)用中的性能
37、重復上述過程,直至模型性能達到最優(yōu)。
38、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,還包括,對特定區(qū)域的甘蔗產(chǎn)量預測,采用遷移學習策略,利用在其他相似區(qū)域訓練好的模型作為預訓練模型,通過少量本地數(shù)據(jù)微調(diào),快速適應(yīng)新區(qū)域的預測需求,提高預測效率和準確性。
39、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案,所述模型預測、集成與融合步驟中,集成學習方法包括但不限于堆疊、提升和裝袋;
40、結(jié)果驗證與評估步驟中,評估指標包括均方誤差、均方根誤差、決定系數(shù)和絕對百分比誤差。
41、本發(fā)明還提供了一種基于機器學習的甘蔗產(chǎn)量預測系統(tǒng),用于實現(xiàn)上述的方法,該系統(tǒng)包括:
42、數(shù)據(jù)采集模塊:負責在甘蔗生長周期內(nèi),自動收集相關(guān)數(shù)據(jù);
43、數(shù)據(jù)預處理模塊:接收來自數(shù)據(jù)采集模塊的數(shù)據(jù),執(zhí)行預處理操作,并將多源數(shù)據(jù)進行融合,形成包含作物基因信息、生長狀態(tài)以及環(huán)境參數(shù)的多維度信息的數(shù)據(jù)集,為后續(xù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ);
44、特征提取與模型選擇模塊:用于采用先進的機器學習算法從預處理后的數(shù)據(jù)中自動提取關(guān)鍵特征,根據(jù)特征提取結(jié)果,選擇合適的機器學習算法或算法組合構(gòu)建預測模型;
45、模型訓練與優(yōu)化模塊:利用歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練,并通過交叉驗證、網(wǎng)格搜索策略對模型參數(shù)進行調(diào)優(yōu);
46、預測與決策支持模塊:利用訓練好的模型對甘蔗產(chǎn)量進行預測,根據(jù)預測結(jié)果和影響因素分析,生成詳細的預測報告,并提出相應(yīng)的農(nóng)業(yè)管理建議和優(yōu)化措施,并支持集成學習和模型融合策略以提高預測結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性;
47、用戶交互與反饋模塊:提供友好的用戶界面,允許用戶輸入查詢條件、查看預測結(jié)果及接收農(nóng)業(yè)管理建議,同時該模塊還負責收集用戶對預測結(jié)果的反饋意見,通過建立反饋機制,持續(xù)改進和優(yōu)化預測模型。
48、本發(fā)明具有以下有益效果:
49、本發(fā)明利針對甘蔗產(chǎn)量預測的復雜性和傳統(tǒng)方法的局限性,提出了一種基于機器學習的甘蔗產(chǎn)量預測方法及其系統(tǒng)。該方法通過綜合應(yīng)用多種數(shù)據(jù)源和先進的機器學習算法,實現(xiàn)了對甘蔗產(chǎn)量的高精度預測。具體而言,該方法首先融合了作物基因數(shù)據(jù)、無人機高光譜影像數(shù)據(jù)等多維度信息,有效提升了預測的全面性和準確性;其次,采用特征提取和模型選擇構(gòu)建技術(shù),篩選出與甘蔗產(chǎn)量密切相關(guān)的關(guān)鍵特征,并構(gòu)建合適的預測模型;最后,通過模型訓練與優(yōu)化、預測與決策支持等步驟,顯著提高了預測結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。此外,該系統(tǒng)還支持持續(xù)優(yōu)化與改進,能夠根據(jù)用戶反饋和新數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整模型參數(shù),適應(yīng)不斷變化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。綜上所述,該專利不僅提高了甘蔗產(chǎn)量預測的精度和效率,還為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了科學決策支持,具有重要的應(yīng)用價值和社會效益。
50、當然,實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時達到以上所述的所有優(yōu)點。