人工智能技术实践于趋势预测算法
发布时间：2021-12-26 22:53:50 所属栏目：资源 来源：互联网
导读：随着社会发展和科技进步，人工智能技术对人类的影响与日俱增，其应用领域日益扩大。正如国际知名学者周海中先生曾经所言，随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。人工智能技术目前在预测学
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随着社会发展和科技进步，人工智能技术对人类的影响与日俱增，其应用领域日益扩大。正如国际知名学者周海中先生曾经所言，随着科技进步，人工智能时代即将到来；届时，人工智能技术将广泛应用到各学科领域，会产生意想不到的效果。人工智能技术目前在预测学领域，尤其是趋势预测算法方面发挥着越来越重要的作用。 预测未来，是人们梦寐以求的一项能力。趋势是事物明确的、可预见的发展方向，而趋势预测是分析未来某段时间内的某种趋势将会产生什么样的方向性变化。人工智能技术在预测学领域，其算法是核心，数据、算力是基础；这一技术得以实用化主要得益于数据的累积与算力，其中趋势预测算法在很多方面起到至关重要的作用。 许多国家的农业报告预测，到2027年，精准农业市场将达到129亿美元，因此越来越需要开发能够实时指导管理决策的复杂数据分析解决方案。美国伊利诺伊大学的研究人员最近提供了一种有前途的趋势预测算法，可以更有效、更准确地处理精密农业数据。例如，对于玉米种植来说，决定何时施用氮素肥是一个长期的挑战。由于多种氮素肥施用量和施用时间，包括种植时施用的所有氮素肥和几个发育阶段的分批施用，氮素肥对田间玉米的有害胁迫程度不同。 他们通过一种称为卷积神经网络的机器学习对玉米种植进行了分析。机器学习是人工智能技术的核心，某些类型的机器学习从模式开始，然后要求计算机将所有数据放入这些现有模式中。卷积神经网络可以对现有模式视而不见，取而代之的是，获取少量数据并学习组织数据的模式，类似于人类通过大脑中的神经网络组织新信息的方式。 研究人员主要使用机器学习的方法来生成玉米产量预测。该方法结合了来自不同地形变量，土壤电导率以及玉米田中应用的氮素肥和种子处理的信息。他们借助一种更好的肥料使用模型，实现可以最终帮助农民降低成本，增加玉米产量，并同时减少可持续农业景观的环境足迹。 以上仅从三个方面介绍了趋势预测算法的作用。我们可以拿实际数据与预测的结果进行对比分析，计算预测的准确率，分析差异的原因，提出改进的方案，想方设法提高下一次预测的准确率。虽然现实情况千变万化，但是基本原理和解决问题的思路是相通的。 （编辑：云计算网_泰州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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