基于联邦学习与图-循环神经网络的农作物产量精准预测模型FL-AGRN研究

本研究针对农业产量预测中数据隐私保护与时空关系建模难题，提出融合注意力机制图神经网络(GNNs)和循环神经网络(RNNs)的联邦学习框架FL-AGRN，采用联邦高斯平均聚合器(FedGAvg)实现分布式训练。实验显示模型MAE低至1.2341，R2达0.9889，为智慧农业提供了高精度且隐私安全的解决方案。

　　

论文解读

在粮食安全与气候变化双重压力下，精准预测农作物产量已成为现代农业管理的核心课题。传统方法如同"盲人摸象"：统计模型难以捕捉非线性时空关联，遥感技术受限于数据孤岛，而集中式机器学习又面临农户数据隐私泄露风险。印度学者Bharadiya Jas等(2023)指出，土壤养分波动与极端气候的"蝴蝶效应"可使产量偏差高达30%，而Elavarasan团队(2020)更揭示数据碎片化使现有模型在乡村地区表现堪忧。这种"数据富矿与模型贫瘠"的矛盾，催生了这项发表于《Expert Systems with Applications》的创新研究。

研究团队构建了FL-AGRN混合模型，其技术路线犹如"三棱镜"分光：1)采用注意力机制图神经网络(Attention-based GNN)解析土壤-气候等空间关联，2)用循环神经网络(RNN)捕捉作物生长的时序动态，3)通过联邦学习(FL)框架实现19,524条印度农业数据的分布式训练，关键创新点联邦高斯平均聚合器(FedGAvg)较传统方法降低28%通信开销。

结果部分显示：

• 精度突破：在80%-20%划分的印度农业数据集上，MAE(平均绝对误差)1.2341、RMSE(均方根误差)1.4493，较基线模型提升40%以上。
• 相关性验证：预测值与实际产量的相关系数达0.9946，决定系数R²为0.9889，证明模型能精准捕捉"土壤-气候-管理"的复杂互作。
• 隐私保障：FedGAvg使农户数据"可用不可见"，训练过程无需原始数据共享。

讨论与展望指出，该模型如同农业版的"数字孪生"：既破解了Rehman(2022)提出的"数据孤岛"困境，又回应了Zhao(2020)关于模型可扩展性的质疑。未来若融合IoT实时传感(如Pandith2020研究的遥感数据)与可解释AI技术，有望构建覆盖全作物周期的智能决策系统。正如作者强调，这项研究不仅是算法革新，更是向联合国可持续发展目标2(零饥饿)迈出的关键一步——用隐私安全的数字技术，守护人类最基本的生存需求。