文件名称：使用先进机器学习算法的智能农业-研究论文
文件大小：380KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 02:07:31
machine learning data
印度是一个农业国家，其经济高度依赖于农业综合企业的产量发展和联合农业工业项目。 在印度，农业通常受到异常不可预测的水的影响。 农业发展还依赖于各种土壤参数，即氮、磷、钾、轮作、土壤湿度、地表温度以及结合温度、降雨量等的天气观点，印度目前正在Swift向技术发展迈进。 因此，创新最终将有助于农业，这将提高作物的盈利能力，从而更好地尊重Rancher。 拟议的合资企业通过检查农业领域来回答智能农业，这可以帮助农民将效率提高到非凡的程度[1]。 从 IMD（印度计量部门）获得的天气图信息，例如，温度和降雨量以及土壤参数库提供了在特定地区合理开发哪些作物的知识。这项工作提出了一个框架，基于 android 的应用程序类型，它利用信息调查方法来预测当前天气和土壤条件下最有益的作物。所提出的框架将结合从档案、天气条件和应用机器学习算法中获得的信息[2]。多元线性回归，一个根据当前的自然条件预测最合适的作物。