ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КЛИМАТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПОЧВЫ

Аңдатпа

Бұл мақалада машиналық оқыту әдістерін және статистикалық деректерді талдауды пайдалана отырып, топырақ параметрлерін талдаудың интеллектуалды тәсілі ұсынылған. Топырақ көрсеткіштерінің өзгеруінің маусымдық тенденциялары талданды. Кластерлеу нәтижелері бойынша ылғалдылық пен ауа температурасы бойынша ұқсас аймақтар анықталды. Топырақ ылғалдылығы, жарық және ауа температурасы параметрлерінің уақыт қатарын болжау үшін ARIMA және LSTM әдістері қолданылды. Топырақ параметрлерін талдаудың интеллектуалды тәсілі ауыл шаруашылығында машиналық оқыту әдістерін және деректерді талдауды қолданудың тиімділігі мен болашағын көрсетеді. Мұндай тәсіл жерді басқаруды жақсарту, ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін арттыру және ауыл шаруашылығының тұрақты дамуы үшін пайдалы болуы мүмкін. Зерттеу барысында күрделі мәселелерді шешуге икемді түрде келуге және жобаның талаптарына барынша сәйкес келетін реттелетін шешімдерді жасауға мүмкіндік беретін деректерді талдауға арналған кітапханалар мен модульдердің бай жиынтығы бар Python бағдарламалау тілі пайдаланылды.