可解释回归与AES数据安全融合模型在大豆产量预测中的创新研究

本研究针对农业产量预测中模型透明度低与数据安全隐患问题，创新性地融合机器学习、可解释人工智能（XAI）和高级加密标准（AES）技术，构建了安全可解释的大豆产量预测框架。通过系统评估12种回归模型，发现KNN模型预测性能最优（R2=0.8636），并采用8种XAI技术解析关键特征贡献，同时通过AES加密实现数据安全保护。该研究为智慧农业提供了兼具高精度、可解释性与安全性的技术解决方案。

　　

在全球粮食安全面临严峻挑战的背景下，大豆作为重要的蛋白质和油脂来源作物，其产量预测对农业规划和资源优化具有重要意义。然而传统预测方法存在模型透明度不足、决策依据不明确以及农业数据安全性薄弱等问题，制约了智能农业技术的实际应用。针对这些痛点，研究人员开展了一项融合机器学习、可解释人工智能和密码学技术的创新研究。

本研究采用系统性方法，首先对包含40个大豆品种、320个观测样本的公开数据集进行预处理，包括异常值处理、Z-score标准化和目标均值编码等步骤。随后评估了12种回归模型（包括线性模型、树模型、集成学习和神经网络等），并运用网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化三种策略进行超参数调优。在模型解释层面，研究人员创新性地应用了8种XAI技术（排列特征重要性、PDP、ICE、SHAP、LIME、反事实解释、残差分析和代理模型）。最后通过AES加密算法（128/192/256位密钥）实现数据安全保护，并评估其加密强度和解密效率。

4.1. 模型评估

通过三种超参数优化方法系统评估12种回归模型，发现K最近邻（KNN）模型表现最优，其R²达到0.8636，MAE为136.61，RMSE为187.93。贝叶斯优化在保证性能的同时展现出更高的调优效率。

4.2. 可解释人工智能

采用多种XAI技术对最优模型进行解释分析：排列特征重要性显示'Cultivar'是最重要特征；PDP和ICE图揭示了特征与产量间的非线性关系；SHAP分析确认'Cultivar'的显著贡献度；LIME提供个体预测解释；反事实解释给出具体改进建议；残差分析验证模型可靠性；决策树代理模型实现全局可解释性。

4.3. 密码学

AES加密评估显示所有密钥长度均具有良好的混淆（约50%）和扩散（约50%）特性，加解密时间均在0.03-0.04毫秒内，且能完全恢复原始数据，证明其在农业数据安全保护中的实用价值。

研究结论表明，KNN模型在大豆产量预测中表现出色，其优越性能得益于对局部数据模式的捕捉能力。XAI分析一致识别出'Cultivar'、'NS'（茎数）和'PH'（株高）为关键预测因子，这与农业领域专业知识相吻合。多种解释技术的组合应用为模型决策提供了多角度洞察，增强了结果的可信度。密码学评估证实AES加密能有效保护农业数据隐私且计算开销小。

该研究的重要意义在于首次将可解释性与安全性同时纳入农业产量预测框架，建立了集预测准确性、模型透明度和数据安全性于一体的完整解决方案。所提出的方法不仅适用于大豆产量预测，还可推广到其他作物和农业应用场景，为智慧农业的发展提供了重要技术支撑。未来研究可进一步整合多源数据（如遥感、气象等），探索联邦学习等隐私保护技术，推动农业人工智能向更安全、更透明的方向发展。