Интеллектуальный анализ климатических параметров почвы

Аннотация

В данной статье представлен интеллектуальный подход к анализу параметров почвы с использованием методов машинного обучения и статистического анализа данных. Были проанализированы сезонные тенденции изменения показателей почвы. Результаты кластеризации выявили регионы со схожими параметрами влажности и температуры воздуха. Для прогнозирования временных рядов параметров влажности почвы, освещенности и температуры воздуха, использовались методы ARIMA (Авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) и LSTM (Долгая краткосрочная память). Интеллектуальный подход к анализу параметров почвы демонстрирует эффективность и перспективность применения методов машинного обучения и анализа данных в сельском хозяйстве. Такой подход может быть полезен для улучшения управления земельными ресурсами, повышения урожайности и устойчивого развития сельского хозяйства. В ходе исследования использовался язык программирования Python, который обладает богатым набором библиотек и модулей для анализа данных, что позволяет гибко подходить к решению сложных задач и создавать настраиваемые решения, наилучшим образом соответствующие требованиям проекта.