Concepts de base
Ein intelligentes Entscheidungssystem, das auf einem Multivariate-Wettervorhersagemodell basiert, um landwirtschaftliche Empfehlungen für Bangladesch zu generieren.
Résumé
Dieser Artikel präsentiert ein intelligentes Entscheidungssystem, das auf einem Multivariate-Wettervorhersagemodell basiert, um landwirtschaftliche Empfehlungen für Bangladesch zu generieren.
Zunächst wurde eine umfangreiche Datensammlung und -vorverarbeitung durchgeführt, um reale Wetterdaten aus ganz Bangladesch zu strukturieren und zu bereinigen. Anschließend wurde ein stacked Bi-LSTM-Modell entwickelt, um Vorhersagen für Niederschlag, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Sonneneinstrahlung zu erstellen. Das Modell erreicht einen durchschnittlichen R2-Wert von 0,9824 und übertrifft damit andere State-of-the-Art-LSTM-Modelle.
Die Wettervorhersagen des Modells dienen als Grundlage für das landwirtschaftliche Empfehlungssystem. Für Gebiete, die von Überschwemmungen oder Dürren betroffen sind, gibt das System spezifische Empfehlungen zu geeigneten Anbaukulturen und Technologien. Darüber hinaus warnt das System die Landwirte vor extremen Wetterbedingungen, damit sie präventive Maßnahmen zum Schutz ihrer Kulturen ergreifen können.
Das vorgeschlagene System ist in der Lage, standortspezifische landwirtschaftliche Empfehlungen für ganz Bangladesch zu generieren und kann somit Landwirte bei ihren Entscheidungen unterstützen.
Stats
Die Vorhersagegenauigkeit des Modells wird durch einen durchschnittlichen R2-Wert von 0,9824 belegt.
Citations
"Bangladesch ist ein überwiegend landwirtschaftlich geprägtes Land, in dem der Agrarsektor eine wesentliche Rolle für das Wirtschaftswachstum und die Ernährungssicherheit der Bevölkerung spielt."
"Obwohl die arbeitsintensive Landwirtschaft in Bangladesch zu stetigen Steigerungen der Nahrungsmittelproduktion geführt hat, litt sie oft unter ungünstigen Wetterbedingungen wie starkem Regen, niedriger Temperatur und Dürre."