基于学习的农业管理应对气候变异的部分可观测环境
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用深度强化学习和递归神经网络结合的创新框架,在农业管理中引入智能代理,优化氮肥管理策略,并研究气候变异对农业结果和管理的影响,为适应动态气候情景提供了可行的可调整肥料策略。
本研究探讨了数据分析在农作物种植中监测肥料应用的重要作用,并提出了一种通过确定整个季节所需肥料数量来预测营养物质应用的解决方案。该方案通过调整推荐肥料用量以促进经济高效和环保农业,并研究了肥料应用与天气数据对作物产量的影响。以冬小麦作为案例研究,通过了解当地环境和地理因素,旨在稳定甚至降低对农业养分的需求,同时提升作物发展。该方案通过使用现实世界的大规模数据集得到了验证,具备高效可扩展性。