将大数据分析与混合机器学习方法相结合，用于精准农业和资源优化

《Sustainable Computing: Informatics and Systems》：Integrating Big Data Analytics with Hybrid Machine Learning Approaches for Precision Agriculture and Resource Optimization

农业面临气候变化、资源短缺和可持续食品系统需求等挑战，传统管理策略因数据分析能力不足影响产量预测精度。本研究提出融合大数据分析和混合机器学习（随机森林与神经网络）的框架，基于Kaggle作物产量预测数据集，通过特征选择（PCA）、分布式处理（Hadoop MapReduce）和超参数优化，构建加权平均混合模型（NN_RF），其R2达0.9653，MAE和RMSE优于其他集成方法，验证了模型在多环境条件下的鲁棒性和预测优势。

　　

Jinghan Yang

中国农业大学，北京100083

摘要

由于气候变异性、资源稀缺以及对可持续食物系统的迫切需求，农业面临着日益严峻的挑战。传统的管理策略往往缺乏处理庞大且多样化数据集的分析能力，这限制了产量预测和决策的准确性。结合先进混合机器学习（ML）模型的大数据分析为克服这些限制提供了一种有前景的方法。本研究提出了一个基于大数据的农业管理框架，使用来自Kaggle的作物产量预测数据集。其目标是提高作物产量预测的准确性，并支持可持续农业实践的优化决策。该框架整合了历史作物产量数据、天气条件以及通过分布式大数据管道处理的农业投入信息。采用混合ML模型，将随机森林（RF）集成方法与深度学习技术神经网络（NN）相结合，以捕捉线性和非线性依赖关系。通过特征工程、超参数优化和k折交叉验证来提高模型的准确性和鲁棒性。这种混合建模方法的表现优于单独的算法，在不同的农业条件下实现了更高的产量预测准确性和更好的泛化能力。加权平均混合模型的表现尤为出色，R2值为0.9653，MAE为8239.8679，RMSE为15765.6777，因此其结果优于其他所有集成方法。

部分内容摘录

引言

将大数据分析与混合ML相结合，通过优化作物产量和资源管理，提升了精准农业的水平。这使得农业变得更加数据驱动、可持续且具有成本效益，同时也能应对气候变异性和土壤侵蚀等挑战。

文献综述

Wang等人[12]研究了遥感与机器学习在精准农业中的潜在联系。通过将卫星图像和无人机（UAV）图像与环境及作物数据融合，这种结合提高了监测、预测和管理农业及环境系统的能力。他们的研究成果为精确控制害虫管理、施肥和灌溉实践提供了机会，从而提高了农业的可持续性。

提出的方法

所提出的混合NN/RF模型旨在通过整合擅长识别模式的神经网络（NN）和善于使用集成方法进行决策的随机森林（RF）来提高作物产量预测的精度。首先，数据收集和预处理阶段通过归一化、编码和PCA特征选择来准备高质量的结构化数据。本研究使用了Hadoop MapReduce和MongoDB。

实验结果与讨论

与单独的模型相比，混合NN-RF模型在作物产量预测准确性方面表现更为优越，因为它同时实现了较低的RMSE和MAE值以及较高的R2值。结合随机森林和神经网络的一个优势是能够同时检测线性和非线性关系，这增强了模型的鲁棒性和适用性。此外，基于大数据的框架还具有...

讨论

所提出方法的核心是混合NN/RF框架，它在大数据分析环境中融合了随机森林和神经网络模型。这种结合利用了两种算法的最佳优势：随机森林用于处理结构化数据并确定最重要的特征，而神经网络则用于揭示农业数据中的复杂非线性模式。这种组合保证了更好的预测准确性、鲁棒性和灵活性。

结论与未来展望

所提出的混合NN/RF模型通过加权平均集成方法的应用，在所有实验模型中表现最佳。加权平均混合模型的R2值为0.9653，MAE为8239.8679，RMSE为15765.6777，表明其预测准确性非常高，误差偏差很小。相比之下...

伦理审批

本文不包含作者进行的任何涉及人类参与者或动物的研究。

资金声明

本研究未获得公共部门、商业部门或非营利组织的任何特定资助。

利益冲突

作者声明不存在任何与此工作相关的利益冲突。

参与同意

不适用。

出版同意

作者同意发表本手稿。

作者声明

我，Jinghan Yang，确认这篇题为《将大数据分析与混合机器学习方法结合用于精准农业和资源优化》的手稿是原创作品，之前未发表过，也没有在其他地方接受发表审核。本研究中使用的所有数据均来自Kaggle上的公开作物产量预测数据集，并使用了适当的大数据分析技术和混合机器学习方法进行分析。

CRediT作者贡献声明

Jinghan Yang： 方法论。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文工作的已知财务利益或个人关系。我们确认该手稿之前未发表过，也没有在其他地方接受发表审核，所有作者均已批准最终版本提交。感谢您考虑我们的手稿，期待您的反馈，并希望有机会为《可持续计算：信息学与系统》杂志做出贡献。