融合SVR和K-means聚类算法的智慧农业大棚智能灌溉研究

许婕

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融合SVR和K-means聚类算法的智慧农业大棚智能灌溉研究

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当前的智能灌溉技术对灌溉情况的预测精度较低，导致灌溉效率低下，造成水资源浪费。为此，研究提出一种融合支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）和K-means的智能灌溉方法。首先，针对SVR存在的缺陷，提出一种改进乌鸦搜索算法对其进行优化；其次，针对K-means算法存在的缺陷，提出了优化策略，确定算法的最佳K值。结合上述内容，构建了智能灌溉模型。结果显示，该模型的准确率超过98%,AUC值达到0.992。上述结果表明研究提出的模型具有较高的精度，能够有效实现智能灌溉，从而提高灌溉效率，降低水资源浪费，对我国农业的发展有促进作用。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第11期|108-112|共5页
作者
许婕;
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作者单位

杨凌职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类灌溉技术;自动推理、机器学习;
关键词
SVR; K-means聚类算法; 农业大棚; 智能灌溉;

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