[发明专利]一种基于机器学习的农田作物蒸散量预测系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的农田作物蒸散量预测系统，包括有采集终端，服务器端和客户端；采集终端实时采集农田各个监测点的气象数据信息并通过通信网络传输给服务器端；服务器端将气象数据写入数据库，再对所采集的气象数据进行预处理并利用机器学习算法进行数据模型训练，所述的数据可视化模块将预测的蒸散量结果绘制成蒸发量预测图谱，并将数据模型的结果通过通信网络发送给客户端进行预测结果展示，为大面积的农田作物灌溉提供更加科学合理的灌溉指导。

主权项

一种基于机器学习的农田作物蒸散量预测系统，其特征在于：包括有采集终端，服务器端和客户端；所述的采集终端实时采集农田各个监测点的气象数据信息并通过通信网络传输给服务器端；所述的服务器端包括有数据接收和存储模块、数据预处理模块、数据模型训练模块和数据可视化模块；所述的数据接收和存储模块将各个监测点获取的气象数据以一定的命名格式标识并存储于数据库中；所述的数据预处理模块对于各个监测点的气象数据分别进行去噪、插值补全和归一化处理后选取预处理后0‑1之间的气象数据；所述的数据模型训练模块对于预处理选取后的气象数据，利用机器学习的算法进行模型训练，所述的模型训练即根据不同的作物选择不同的训练模型和调节参数，针对不同作物不同时间段的蒸散量进行预测和波动展示；所述的数据可视化模块将预测的蒸散量结果绘制成蒸发量预测图谱；所述的客户端通过通信网络接收蒸发量预测图谱并进行图谱的显示。