【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业信息，具体为一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统及方法。
技术介绍
1、在传统的农业管理中，数据收集、分析和决策制定往往依赖于人工操作和经验判断，这种方式不仅效率低下，而且难以适应现代农业对高精度、高效率管理的需求。随着信息技术的不断发展，农业信息化成为了推动农业现代化的重要手段之一。
2、近年来，机器学习和网络爬虫技术在多个领域取得了显著的应用成果。机器学习技术能够通过对大量数据的学习和分析，发现数据中的潜在规律和趋势，为决策提供科学依据。而网络爬虫技术则能够自动化地从互联网上收集所需信息，极大地提高了数据收集的效率。
3、然而，在农业管理领域，虽然已有一些基于信息技术的管理系统出现，但尚未有将机器学习和网络爬虫技术深入结合并广泛应用的案例。传统的农业管理系统往往存在数据收集不全面、处理效率低下、决策支持不足等问题，难以满足现代农业对高效、精准管理的需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，所述系统包括：
3、数据收集模块，配置为通过网络爬虫技术和传感器网络接口自动采集跨平台农业信息，包括气象、土壤状况、作物生长数据及市场动态；
4、数据预处理模块，用于整理、清洗并标准化原始数据，消除噪声并进
5、机器学习模型模块，应用机器学习算法对预处理后的数据进行深度分析，建立作物产量预测、病虫害预警及市场价格趋势分析模型，具备定期评估模型性能和迭代优化的能力，以维持模型的前瞻性和精确度；
6、决策支持模块，结合机器学习预测结果与农业专家知识，提供种植调整、资源优化决策建议，具有不断丰富和更新的专家知识库以增强决策的实用性；
7、用户界面模块，提供直观易用的界面展示实时数据分析、模型预测和个性化决策支持，支持用户自定义查询，并持续迭代优化以提升交互体验；
8、系统实施与维护策略，涵盖持续集成/持续部署流程、容器技术和自动化运维工具的使用，确保系统的高效运行、稳定性和安全性，同时实施数据安全措施及隐私保护策略，符合相关法律法规要求。
9、优选的，数据收集模块，还包括优化爬虫策略和提高数据接入效率的机制，确保信息的稳定性和多样性；还包括使用python的scrapy框架定制爬取策略，以及通过mqtt协议对接传感器物联网数据，实现数据的实时采集。
10、优选的，数据预处理模块，还包括整合多源数据至统一仓库，对结构化数据执行缺失值处理、异常值检测，并对非结构化数据进行文本预处理和特征向量化处理。
11、优选的，机器学习模型模块，还包括不限于作物产量预测模型、病虫害风险评估模型、市场价格预测模型、种植计划优化模型、施肥方案推荐模型、政策影响分析模型和农业技术推荐系统。
12、优选的，决策支持模块，结合机器学习预测与农业专家经验，通过用户界面模块提供可视化决策支持信息，允许用户根据特定需求定制查询和分析报告。
13、一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，所述方法包括以下步骤：
14、数据收集，配置为通过网络爬虫技术和传感器网络接口自动采集跨平台农业信息，包括气象、土壤状况、作物生长数据及市场动态；
15、数据预处理，用于整理、清洗并标准化原始数据，消除噪声并进行数据分类，为机器学习准备格式统一的输入数据，该模块具有持续优化的数据清洗算法以确保处理的高效与准确性；
16、构建机器学习模型，应用机器学习算法对预处理后的数据进行深度分析，建立作物产量预测、病虫害预警及市场价格趋势分析模型，具备定期评估模型性能和迭代优化的能力，以维持模型的前瞻性和精确度；
17、决策支持，结合机器学习预测结果与农业专家知识，提供种植调整、资源优化决策建议，具有不断丰富和更新的专家知识库以增强决策的实用性；
18、用户界面，提供直观易用的界面展示实时数据分析、模型预测和个性化决策支持，支持用户自定义查询，并持续迭代优化以提升交互体验；
19、系统实施与维护策略，涵盖持续集成/持续部署流程、容器技术和自动化运维工具的使用，确保系统的高效运行、稳定性和安全性，同时实施数据安全措施及隐私保护策略，符合相关法律法规要求。
20、优选的，数据收集时，还包括优化爬虫策略和提高数据接入效率的机制，确保信息的稳定性和多样性；还包括使用python的scrapy框架定制爬取策略，以及通过mqtt协议对接传感器物联网数据，实现数据的实时采集。
21、优选的，数据预处时，还包括整合多源数据至统一仓库，对结构化数据执行缺失值处理、异常值检测，并对非结构化数据进行文本预处理和特征向量化处理。
22、优选的，构建机器学习模型时，还包括不限于作物产量预测模型、病虫害风险评估模型、市场价格预测模型、种植计划优化模型、施肥方案推荐模型、政策影响分析模型和农业技术推荐系统。
23、优选的，决策支持时，结合机器学习预测与农业专家经验，通过用户界面模块提供可视化决策支持信息，允许用户根据特定需求定制查询和分析报告。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、本专利技术提出的基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统及方法，通过自动收集和分析农业相关数据，本系统能够实时、准确地提供农业生产决策支持，帮助农民合理安排种植计划、施肥方案、病虫害防治等农业生产活动，从而显著提高农业生产的效率；利用机器学习算法对农业生产数据进行学习和训练，能够预测作物产量、病虫害风险、市场价格趋势等关键信息，为农民提供精准的资源配置建议，如灌溉量、施肥量、播种时间等，从而优化农业资源的利用，减少浪费；通过病虫害风险评估模型，本系统能够提前预测病虫害的发生风险，为农民提供及时的防治措施，减少病虫害对农业生产的影响。同时，市场价格预测模型能够帮助农民了解市场趋势，避免盲目种植导致的市场风险。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：数据收集模块，还包括优化爬虫策略和提高数据接入效率的机制，确保信息的稳定性和多样性；还包括使用Python的Scrapy框架定制爬取策略，以及通过MQTT协议对接传感器物联网数据，实现数据的实时采集。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：数据预处理模块，还包括整合多源数据至统一仓库，对结构化数据执行缺失值处理、异常值检测，并对非结构化数据进行文本预处理和特征向量化处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：机器学习模型模块，还包括不限于作物产量预测模型、病虫害风险评估模型、市场价格预测模型、种植计划优化模型、施肥方案推荐模型、政策影响分析模型和农业技术推荐系统。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：决策支持模块
6.一种根据权利要求1-5任意一项所述的基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统的基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，其特征在于：数据收集时，还包括优化爬虫策略和提高数据接入效率的机制，确保信息的稳定性和多样性；还包括使用Python的Scrapy框架定制爬取策略，以及通过MQTT协议对接传感器物联网数据，实现数据的实时采集。
8.根据权利要求6所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，其特征在于：数据预处时，还包括整合多源数据至统一仓库，对结构化数据执行缺失值处理、异常值检测，并对非结构化数据进行文本预处理和特征向量化处理。
9.根据权利要求6所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，其特征在于：构建机器学习模型时，还包括不限于作物产量预测模型、病虫害风险评估模型、市场价格预测模型、种植计划优化模型、施肥方案推荐模型、政策影响分析模型和农业技术推荐系统。
10.根据权利要求6所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化方法，其特征在于：决策支持时，结合机器学习预测与农业专家经验，通过用户界面模块提供可视化决策支持信息，允许用户根据特定需求定制查询和分析报告。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：数据收集模块，还包括优化爬虫策略和提高数据接入效率的机制，确保信息的稳定性和多样性；还包括使用python的scrapy框架定制爬取策略，以及通过mqtt协议对接传感器物联网数据，实现数据的实时采集。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：数据预处理模块，还包括整合多源数据至统一仓库，对结构化数据执行缺失值处理、异常值检测，并对非结构化数据进行文本预处理和特征向量化处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：机器学习模型模块，还包括不限于作物产量预测模型、病虫害风险评估模型、市场价格预测模型、种植计划优化模型、施肥方案推荐模型、政策影响分析模型和农业技术推荐系统。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习和网络爬虫的智能农业管理与优化系统，其特征在于：决策支持模块，结合机器学习预测与农业专家经验，通过用户界面模块提供可视化决策支持信息，允许用户根据特定需求定制查询和分析报告。
6.一种根据权利要求1-5任意一项所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李因营，杜威，张政凯，所嘉懿，周善保，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。