CYPUR-NN：基于回归与神经网络的作物产量预测
计算机视觉与模式识别
2020-11-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
我们近期利用水稻产量及相关条件（包括湿度、光照与温度）的历史数据进行了研究。通过结合回归模型与神经网络（NN），可对水稻产量作出高度满意的预测。仿真表明，我们的模型能以高精度预测水稻产量，同时检测出可能存在且为人眼所忽略的病害。本文开发的“基于回归与神经网络的作物产量预测”（CYPUR-NN）系统，可帮助农艺师与农民通过图片或经由网页界面输入数值来预测产量。CYPUR-NN已在素材图像上测试，实验结果令人鼓舞。
引用
@article{arxiv.2011.13265,
title = {CYPUR-NN: Crop Yield Prediction Using Regression and Neural Networks},
author = {Sandesh Ramesh and Anirudh Hebbar and Varun Yadav and Thulasiram Gunta and A Balachandra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13265},
year = {2020}
}
备注
Advances in Intelligent Systems and Computing