基于先进智能农业系统的多锚点空间感知时序卷积神经网络在物联网中的应用

《The Knee》：Advanced Smart Farming System based Multi-anchor Space-aware Temporal Convolutional Neural Networks in Internet-of-Things

农业经济与智能系统优化研究|ASFS-MSTCNN-IoT|CMCESKF|DKPCA|BWKA|作物产量预测|IoT技术|边缘计算|数据清洗|异常值处理

　　农业是国家经济发展的关键驱动力，其重要性不仅体现在粮食安全上，还关系到整个社会的稳定和繁荣。随着全球气候变化的加剧以及资源管理效率的不断提升，农业生产正面临着前所未有的挑战。传统的农业模式往往依赖于经验判断和固定操作流程，难以应对复杂的环境变化和作物需求。因此，精准农业的概念应运而生，旨在通过科学手段提升农业生产效率，实现对作物生长条件的精确监测与管理。

精准农业的核心在于数据的采集、分析和应用。通过引入先进的技术手段，如物联网（IoT）、机器学习（ML）和深度学习（DL），农业系统可以更高效地处理大量数据，为农民提供实时的决策支持。例如，天气预测、土壤评估、作物选择以及肥料配比等关键环节都可以借助这些技术进行优化，从而提高作物产量和资源利用效率。然而，当前的精准农业系统仍存在诸多局限，如数据质量不高、计算资源消耗大以及无法实时处理大规模农业数据等，这些因素在一定程度上制约了农业智能化的发展。

针对上述问题，本文提出了一种基于多锚点空间感知时间卷积神经网络（MASA-TCN）的高级智能农业系统（ASFS-MSTCNN-IoT）。该系统旨在解决传统精准农业方法中数据处理和预测模型优化的不足，为农业生产提供更加准确和高效的解决方案。首先，系统从印度农业数据集中获取原始数据，然后通过一种名为紧凑最大相关熵导出误差状态卡尔曼滤波器（CMCESKF）的预处理方法，去除数据中的异常值，确保数据质量。随后，利用深度核主成分分析（DKPCA）对高维数据进行降维处理，保留关键特征，从而减少计算复杂度。最后，引入了一种名为黑翼鹰算法（BWKA）的元启发式优化方法，用于优化MASA-TCN分类器的权重参数，提高预测的准确性。

本系统的设计充分考虑了实际应用中的各种因素，以确保其在智能农业场景中的可行性。例如，为了克服硬件设备的限制，整个模型在Python环境下进行实现，并运行于配备Intel Core i5 2.50GHz处理器和8GB内存的开发工作站上，所选设备反映了高端边缘设备或本地雾节点的计算能力。此外，系统还通过云计算和边缘计算的结合，实现了数据的高效存储和处理，为农民提供了更加实时和精确的决策支持。

在实验分析方面，本文采用了多种性能评估指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和R2值，以衡量系统在预测作物产量方面的表现。结果显示，与现有方法相比，ASFS-MSTCNN-IoT在MAE、MAPE和R2值方面均取得了显著的提升。具体而言，MAE降低了17.85%、25.82%和32.64%，MAPE降低了25.43%、19.94%和31.68%，而R2值则提高了18.59%、25.64%和31.89%。这些结果表明，所提出的系统在提高预测精度和模型适应性方面具有明显优势。

此外，本文还对现有的智能农业系统进行了综述，分析了其在数据处理、模型优化和实际应用中的不足。例如，一些研究虽然提出了基于机器学习和深度学习的智能农业方法，但在处理高维数据和实时预测方面仍存在局限。同时，现有系统在数据清洗和降维处理上也缺乏有效的解决方案，导致数据质量不高，影响了预测的准确性。因此，本文提出的方法不仅在数据预处理上引入了先进的技术手段，还在模型优化方面采用了元启发式算法，以提高预测的精度和效率。

在系统实现过程中，本文还探讨了物联网技术在农业中的应用。物联网技术通过将传感器和执行器连接起来，实现了对农业环境的实时监测和控制。例如，传感器可以监测土壤的pH值、肥料的使用量以及光照强度等关键参数，并将这些数据传输至云端服务器或本地服务器。随后，边缘计算技术可以用于数据的本地处理，以降低数据传输的延迟，提高系统的响应速度。这种结合云计算和边缘计算的架构不仅提高了数据处理的效率，还增强了系统的实时性和适应性。

本系统的研究成果对于推动农业智能化具有重要意义。通过引入先进的数据处理和模型优化方法，系统能够更准确地预测作物产量，为农民提供科学的决策支持。同时，系统的设计也充分考虑了资源约束问题，确保其能够在有限的计算资源下运行，从而降低实施成本。此外，系统还能够实时分析和提取关键信息，为农业管理提供更加精准的数据支持。

在作者贡献方面，本文的两位作者分别承担了不同的研究任务。Ms. Shanmathi M作为通讯作者，主要负责概念化、方法论的构建以及原始草稿的撰写。Dr. Praveen Kumar S则主要负责研究的监督工作，确保项目顺利进行。两位作者的合作为本研究提供了坚实的理论基础和实践支持，使系统能够在实际应用中发挥更大的作用。

综上所述，本文提出的ASFS-MSTCNN-IoT系统在提高农业智能化水平方面具有重要的应用价值。通过引入先进的数据处理和模型优化方法，系统能够更准确地预测作物产量，为农民提供科学的决策支持。同时，系统的设计也充分考虑了资源约束问题，确保其能够在有限的计算资源下运行，从而降低实施成本。此外，系统还能够实时分析和提取关键信息，为农业管理提供更加精准的数据支持。这些研究成果不仅有助于提高农业生产的效率，还为未来农业智能化的发展提供了新的思路和方法。