面向食物可持续性的时间序列预测
机器学习
2022-09-16 v1
摘要
随着人口的指数级增长，在不影响生产足够粮食以养活所有人的前提下保护自然资源至关重要。这样做可以改善当代及后代的生计、健康和生态系统。联合国提出的可持续发展范式根植于食物、作物、牲畜、森林、人口乃至气体排放之中。通过了解过去不同国家对自然资源的总体使用情况，可以预测每个国家未来的需求。所提出的解决方案包括实现一个使用统计回归模型的机器学习系统，该系统能预测未来特定时期内每个国家将面临短缺的top k产品。基于绝对误差和均方根误差的预测性能因其低误差而显示出有前景的结果。该解决方案可帮助组织和制造商理解满足全球需求所需的生产力与可持续性。
引用
@article{arxiv.2209.06889,
title = {Time Series Prediction for Food sustainability},
author = {Fiona Victoria Stanley Jothiraj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06889},
year = {2022}
}