通过机器学习技术开发的不同卡纳尔邦特病预测模型的比较分析,用于Punjab条件
Shubham Anand1, Sarabjot Kaur Sandhu2, Barun Biswas3
1Department of Climate Change & Agricultural Meteorology, PAU, Ludhiana, India. shubham-1904001@pau.edu.
准确预测小麦卡纳尔邦特病对于减少作物损失至关重要. 机器学习模型有效地使用气象数据预测疾病的发生,不同的模型在特定的预测时期表现出色.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 植物病理学 植物病理学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 印度旁遮普邦的小麦种植受到卡纳尔邦特等疾病的重大影响.
- 及时预测病原体爆发对于减轻作物质量和产量损失至关重要.
研究的目的:
- 评估各种机器学习 (ML) 模型的有效性,以预测小麦中的Karnal bunt.
- 通过使用不同时间段的气象数据来确定最佳的ML模型来预测疾病.
主要方法:
- 收集了来自旁遮普邦卢迪安纳和巴丁达地区的卡纳尔邦特发生数据,超过多个作物季节 (2009-2020年).
- 利用了来自气候变化和农业气象学部门的气象数据,PAU,Ludhiana.
- 应用和比较机器学习模型,包括随机森林回归 (RF),支持向量回归 (SVR) 和BLASSO.
- 通过泰勒图,使用RMSE,RRSE,相关系数 (r),MAE,D指数和NSE等指标评估模型性能.
主要成果:
- 不同的机器学习模型在不同的预测时间段中表现出卓越的性能.
- 随机森林回归 (RF) 对2月的预测是最佳的.
- 支持向量回归 (SVR) 在3月和2月中旬至3月中旬期间表现出色.
- 在2月中旬到3月中旬期间,BLASSO的表现也很好.
- 随机森林在整个预测期表现最好.
结论:
- 机器学习模型为预测小麦的可行方法提供了可行的方法.
- 模型选择至关重要,因为不同的算法最适合特定的时间窗口.
- 这种预测能力可以帮助在旁遮普邦小麦的积极疾病管理策略.
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