一种基于深度学习的精准农作物价格预测创新方法
机器学习
2023-04-20 v1 人工智能
统计金融
摘要
精准预测农作物价格是为农业中各利益相关者（农民、消费者、零售商、批发商和政府）决策提供的关键输入。这些决策具有重大影响，其中最重要的是对农民经济福祉的影响。在本文中，我们的目标是通过历史价格信息、气候条件、土壤类型、地理位置以及其他决定作物价格的关键因素来精准预测作物价格。这是一个技术上具有挑战性的问题，此前已有尝试。在本文中，我们提出一种基于深度学习的创新方法，以实现更高的价格预测精度。所提方法使用图神经网络（GNNs）与标准卷积神经网络（CNN）模型相结合，以利用价格中的地理空间依赖关系。我们的方法在含噪声的遗留数据上表现良好，其性能比文献中已有结果至少高出20%。我们能够预测长达30天后的价格。我们选取两种蔬菜——马铃薯（价格行为稳定）和番茄（价格行为波动），并使用来自印度农业市场的公开含噪声数据。
引用
@article{arxiv.2304.09761,
title = {An innovative Deep Learning Based Approach for Accurate Agricultural Crop Price Prediction},
author = {Mayank Ratan Bhardwaj and Jaydeep Pawar and Abhijnya Bhat and Deepanshu and Inavamsi Enaganti and Kartik Sagar and Y. Narahari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09761},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 3 figures, 3 tables