智能精准农业中预测农作物产量的新方法

准确预测农作物产量，对提升农业效率和科学管理水肥、农药等资源至关重要。但实际预测难度大，因为产量受土壤性质、天气变化、耕作方式、病虫害等多种复杂因素共同影响。虽然深度学习已用于产量预测，但在大规模农田数据上仍面临精度不高、误差偏大、计算耗时等问题。为此，研究人员提出了一种名为‘自适应广义回归深度卷积强化学习’（AGR-DCRL）的新模型。该模型分五步工作：第一，用物联网设备实时采集田间气象、土壤湿度、农药施用等数据；第二，在输入层采用‘自适应邻近采样’技术扩充样本，缓解数据不足问题；第三，在卷积层中，用‘加权局部相似性插补法’填补缺失值，并用‘广义Tietjen-Moore检验’识别并剔除异常数据；第四，在池化层引入‘Camargo自适应多样性指数’进行特征筛选，只保留对产量影响最显著的变量（如降雨量、氮含量、病害发生频率等），大幅降低数据维度；第五，在全连接层，用‘多分类逻辑回归’分析筛选后的特征与样本，输出高、中、低等产量等级预测；最后，通过强化学习机制（Softmax输出+Q值迭代更新）持续优化预测结果，使误差不断收敛。实验基于真实智慧农场传感器数据集，在Python平台验证：相比常规深度学习模型，AGR-DCRL准确率提升4个百分点，平均误差下降69%，单次预测耗时减少20%，更适用于大面积农田的实时、精准决策支持。