Prévision du Rendement Agricole avec des Modèles LSTM pour l'Agriculture de Précision

Aperçu

Maîtriser la prévision des rendements agricoles basée sur les données à l'aide de modèles LSTM, depuis le nettoyage des données jusqu'aux prévisions interactives. Construire un pipeline complet de modélisation prédictive pour les applications d'agriculture de précision.

Programme

• Introduction à la Prévision de Rendement des Cultures
Aperçu de l'agriculture de précision
Importance de la prévision des rendements
• Fondamentaux des Modèles LSTM
Introduction aux Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN)
Compréhension des réseaux à Mémoire Longue à Court Terme (LSTM)
Différences entre les RNN, les LSTM et autres réseaux neuronaux
• Acquisition et Prétraitement des Données
Identification et sourcing des données agricoles
Nettoyage et préparation des ensembles de données pour la modélisation
Sélection et ingénierie des caractéristiques pour les données de rendement des cultures
• Construction de Modèles LSTM
Mise en œuvre de modèles LSTM avec Python et TensorFlow/Keras
Sélection de l'architecture du modèle et des paramètres
Entraînement et validation des modèles LSTM
• Prévision de Séries Temporelles avec les LSTM
Gestion des données de séries temporelles pour l'agriculture
Techniques de fenêtres glissantes et de séquencement des données
Prévision des rendements futurs des cultures
• Évaluation et Optimisation du Modèle
Mesures de performance pour les modèles de séries temporelles
Techniques pour optimiser les modèles LSTM
Répondre au surapprentissage et sous-apprentissage
• Intégration de Facteurs Externes
Intégrer les données météorologiques et environnementales
Prendre en compte les variables économiques et de marché
• Prédictions Interactives de Rendement des Cultures
Développement d'interfaces utilisateur pour des prédictions interactives
Utilisation de tableaux de bord et d'outils de visualisation
• Applications Réelles et Études de Cas
Études de cas sur la prévision réussie des rendements
Discussion sur les défis et les tendances futures dans l'agriculture de précision
• Travail de Projet et Projet Final
Concevoir et mettre en œuvre un pipeline complet de prévision
Présenter et discuter des prédictions et des insights
• Conclusion et Orientations Futures
Résumé des concepts clés
Technologies émergentes et futures opportunités de recherche dans la prévision agricole

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Sujets

Science des données