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基于机器学习的农业产量预测
1.引言
1.1研究背景及意义
随着全球人口的增长和气候变化的影响,确保粮食安全已成为世界范围内的重大挑战。农业作为粮食生产的基础,其产量的预测对于政策制定、市场调控以及粮食储备等方面具有重要意义。传统的农业产量预测方法往往依赖于统计模型和专家经验,但这些方法在处理非线性关系和大量复杂数据时存在局限性。近年来,机器学习技术的快速发展为农业产量预测提供了新的视角和方法。
机器学习能够通过算法自动从历史数据中学习规律,从而对未来的农业产量进行预测。这种方法不仅能够处理大量数据,还可以发现数据中的隐藏模式,提高预测的准确性和效率。因此,基于机器学习的农业产量预测技术对
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