基于物联网农业区多尺度空间反复神经网络算法的环境风险评估
1Department of Petrochemical Technology, University College of Engineering (BIT Campus), Anna University, Tiruchirappalli, 620024, Tamilnadu, India. sofiyajan98@gmail.com.
Scientific reports
|July 2, 2025
概括
这项研究引入了一个新的多尺度空间循环神经网络 (MSRNNet),以有效地分类物联网 (IoT) 在智能农业中的流量. 该模型显著改善了数据分析,提高了农业生产率和资源优化.
科学领域:
- 农业技术 农业技术
- 数据科学数据科学数据科学
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 智能农业利用物联网 (IoT) 设备和传感器来监测环境条件,旨在提高作物产量和优化资源管理.
- 物联网系统中的高数据流量构成了挑战,导致访问关键信息的延迟,并阻碍了系统性能.
- 当前的交通分析方法往往忽略了交通特征的边际率,影响了智能农业环境的效率.
研究的目的:
- 提出和评估一种新的多尺度空间循环神经网络 (MSRNNet),用于在智能农业系统中对物联网 (IoT) 流量进行分类.
- 通过开发有效的特征选择和分类方法,解决物联网数据收集中冗余流量的挑战.
- 通过优化物联网流量管理,提高智能农业系统的性能和可靠性.
主要方法:
- 使用盒式图谱规范化 (BPN) 进行数据预处理.
- 使用详尽的交通信息率 (ETIR) 和AntLion行为优化 (ALBO) 算法进行特征评估和选择,以减少维度.
- 优化物联网流量数据的分类使用拟议的多尺度空间循环神经网络 (MSRNNet).
主要成果:
- 该MSRNNet模型实现了高性能指标:97.08%的准确性,96.05%的精度,94.25%的回忆和95.71%的F1-score.
- 拟议的方法显示,错误分类率很低,为1.25%.
- 该系统表现出高效的处理,时间复杂度为85.49毫秒,证实了其可靠性.
结论:
- 开发的MSRNNet模型有效地对物联网流量进行分类,为智能农业系统提供了显著的改进.
- BPN,ETIR和ALBO的组合提供了一种有效的数据预处理和特征选择方法,减少了流量的复杂性.
- 该研究验证了拟议的方法作为可靠和有效的解决方案,通过优化物联网数据管理来提高智能农业的效率和生产力.
关键词:
AntLion 行为优化优化盒子图形规范化规范化尺寸性 尺寸性是指尺寸性.详尽的交通信息速率.物联网的物联网,就是物联网.在MSRNNet中,您可以使用MSRNNet.智能农业是一个智能农业.交通 交通 交通 流量更多相关视频
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