一种基于集成学习的农作物个性化种植推荐方法及系统

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一种基于集成学习的农作物个性化种植推荐方法及系统
申请号:CN202411901609
申请日期:2024-12-23
公开号:CN119831774A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于集成学习的农作物个性化种植推荐方法及系统,推荐方法包括如下步骤:1)构建数据库,获得农作物预测模型;2)获取待种植土壤信息,对待种植土壤对应各农作物类别进行评分;3)对土壤样本对应各农作物类别进行评分,生成土壤样本对应农作物类别的评分矩阵;4)获取数据库中的各农作物类别的价格信息,生成农作物价格评分表;5)协同过滤,计算农作物类别个性化推荐评分,生成农作物推荐列表。本发明使用户获得了更准确的土壤评分信息和市场导向的种植建议,进而做出更明智的种植决策,提高农作物产量和质量,最终实现农业的可持续发展。
技术关键词
种植推荐方法 样本 朴素贝叶斯分类器 特征值 随机森林 过滤模块 集成训练 集成算法 邻居 列表 数据 训练集 矩阵 节点 度量 决策 农业