一种基于机器学习的作物产量预测方法

摘要

本发明为一种基于机器学习的作物产量预测方法，利用作物生长周期内的气候特征，通过机器学习，建立起气候特征与作物产量之间的关联性，利用历史数据对不同的学习模型进行训练，结合当前的气象信息特征对当年产量做出预测，有助于农业从业人员及时了解产量信息，为农业生产决策提供依据。集成使用三种不同的机器学习分类算法对作物产量分别进行预测，并对预测结果进行集成判决，以减少单个学习算法鲁棒性差的问题，提高预测结果的正确率与可信度。易可实现更加及时、准确的产量预测，为实现粮食产量生产与决策提供必要的技术支撑。