基于机器学习的农作物产量预测研究综述

摘要：

人口的持续增长对农业系统的压力越来越大,产量预测能够为农作物的合理规划与种植提供指导.随着数据科学与计算机软硬件的发展,机器学习凭借其对复杂性、非线性问题的处理能力,在数据分析、农业病虫害识别、模式识别中表现良好,被逐渐应用于农作物产量预测中.该文以当前农作物产量预测为背景,概述了机器学习的主要算法,在归纳国内外研究进展的基础上,综合分析当前基于机器学习的农作物产量预测方法,并讨论了不同方法特点和精度.

关键词：农作物、产量预测、机器学习、智能优化算法、神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：S126(农业物理学)

在线出版日期：2021-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：117-119,134