机器学习与深度学习在园艺产量预测中的对比研究：以苹果为例

为解决传统农业产量预测依赖历史数据和统计模型的局限性，来自印度喜马偕尔邦的研究人员开展了一项关于机器学习(ML)与深度学习(DL)在苹果产量预测中的对比研究。通过分析300棵'Golden Delicious'苹果树的形态数据，发现支持向量回归(SVR)在训练和测试数据集中均表现出色，为果园资源管理提供了更精准的决策依据。

　　

近年来，人工智能(AI)技术中的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法——包括卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)——已成为解决农业复杂问题的利器，尤其在产量预测领域表现突出。传统预测方法受限于历史数据和专家经验，而AI模型能精准捕捉气象、土壤特性和栽培管理等多维数据中的复杂模式。

这项针对印度喜马偕尔邦西姆拉地区300棵随机选取的'Golden Delicious'苹果树的研究，系统比较了ML/DL模型与传统统计方法的性能。形态学数据揭示：支持向量回归(SVR)在训练集和测试集均保持稳定表现，其预测一致性为果园主优化资源分配和栽培决策提供了可靠的技术支持。该发现为智慧农业中的精准产量预测开辟了新途径。