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题名智能灌溉系统的算法选择与性能评估
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作者
李祥龙
刘芬
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机构
天津职业技术师范大学电子工程学院
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出处
《天津职业技术师范大学学报》
2025年第3期62-67,共6页
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基金
教育部产学合作协同育人项目(202002050030).
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文摘
针对在环境(如温度、湿度、土壤含水量和降雨量)复杂多变的情况下如何有效地判断灌溉需求,提出了一种创新的智能灌溉管理方案。该方案结合了实时监测与分析环境数据的能力,引入机器学习算法来优化灌溉决策。对比了朴素贝叶斯算法和KNN算法(K近邻分类算法)在灌溉状况分类任务中的表现,KNN算法在准确率和F1分数上更具优势;实验验证了KNN算法在智能灌溉系统中的适用性,特别是在需高精度灌溉决策的场景下,KNN算法在整体性能上表现更佳。实验结果表明:在选择算法时需要根据具体应用场景和数据特点进行权衡;KNN算法在特征复杂且需要高分类精度的情况下表现优异,特别适合非线性数据的分类任务,但其预测速度在大数据集上可能变慢;朴素贝叶斯算法实现简单、训练速度快,在特征独立性假设满足时表现良好,但其性能容易受到特征关联性的影响。
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关键词
智能灌溉系统
机器学习算法
朴素贝叶斯
KNN算法
K近邻分类算法
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Keywords
smart irrigation systems
Machine Learning Algorithms
Naive Bayes
knnalgorithm
K-Nearest Neighbors classifier
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分类号
S274.2
[农业科学—农业水土工程]
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