پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی میزان عملکرد محصولات گلخانه‌ای ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی ماشین‌های کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
2 گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
چکیده
با افزایش روزافزون جمعیت، نیاز به تأمین پایدار مواد غذایی اهمیت بیش‌تری یافته است. یکی از راهکارهای افزایش بهره‌وری در تولیدات گلخانه‌ای، بهره‌گیری از روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های گلخانه‌ها است. در این پژوهش، به‌منظور پیش‌بینی عملکرد محصولات گلخانه‌ای در سطح کشور ایران، از داده‌های آماری وزارت جهاد کشاورزی شامل اطلاعات استان‌ها، شهرستان‌ها، نوع محصولات و سطح زیر کشت و میزان تولیدات آن‌ها استفاده شد. پس از پیش‌پردازش داد‌ها، چهار مدل یادگیری ماشین شامل شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)، درخت تصمیم (DT) و جنگل تصادفی (RF) به‌کار گرفته شدند. مدل‌ها با استفاده از نسبت %۹۰ داده آموزشی و %۱۰ داده آزمایشی ارزیابی شدند. دقت عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای آماری مختلف و آزمون آنالیزتحلیل واریانس یک طرفه بررسی شد. نتایج نشان داد مدل RF با R² معادل 9598/0 و MSE برابر با ‎106 × 6/15دقیق‌ترین پیش‌بینی را ارائه کرده و قادر به مدل‌سازی الگوهای پیچیده بین داده‌ها بوده است، اما این مدل دارای حجم زیادی بود. مدل DT با وجود برخی خطاها در نقاط خاص، با R² معادل 8864/0 و MSE برابر با 106 × 3/44، طبق آزمون آماری نتایج معناداری نداشت و نتایج پیش‌بینی نزدیک به مقادیر واقعی داشت. در مقابل، مدل‌های SVR و MLP با R²های به‌ترتیب 8546/0 و 8878/0، اختلاف معناداری بین نتایج پیش‌بینی و واقعی داشتند. نتایج تأکید می‌کند انتخاب درست الگوریتم متناسب با ویژگی‌های داده، نقش مهمی در تصمیم‌گیری‌های کشاورزی دارد. مدل RF معرفی‌شده در این پژوهش، الگویی مناسب برای پیش‌بینی عملکرد گلخانه‌ها در سطح ملی است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Pifeh, A. (2008). Examining the finished accounting system of agricultural products. 2nd International Conference on Operational Budgeting. Tehran. https://civilica.com/doc/74140
Smola, A. J., & Schölkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and computing, 14(3), 199-222. https://doi.org/10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88
Baştanlar, Y., & Özuysal, M. (2013). Introduction to machine learning. miRNomics: MicroRNA biology and computational analysis, 105-128. https://doi.org/10.1007/978-1-62703-748-8_7
Ouazzani Chahidi, L., Fossa, M., Priarone, A., & Mechaqrane, A. (2021). Evaluation of supervised learning models in predicting greenhouse energy demand and production for intelligent and sustainable operations. Energies, 14(19), 6297. https://doi.org/10.3390/en14196297
Esmaeli, H., & Roshandel, R. (2020). Optimal design for solar greenhouses based on climate conditions. Renewable energy, 145, 1255-1265. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.06.090
Everitt, B. S. (2005). Classification and regression trees. Encyclopedia of statistics in behavioral science. https://doi.org/10.1002/0470013192.bsa753
Frausto-Solis, J., Gonzalez-Sanchez, A., & Larre, M. (2009, November). A new method for optimal cropping pattern. In Mexican International Conference on Artificial Intelligence (pp. 566-577). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-05258-3_50
Hosseinnejad, A., Saboohi, Y., Zarei, G., & Shayegan, J. (2023). Developing an integrated model for allocating resources and assessing technologies based on the watergy optimal point (water-energy nexus), case study: a greenhouse. Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems, 11(1), 1-32. https://doi.org/10.13044/j.sdewes.d10.0416
Kim, S. Y., Park, K. S., & Ryu, K. H. (2018). Outside Temperature Prediction Based on Artificial Neural Network for Estimating the Heating Load in Greenhouse. KIPS Transactions on Software and Data Engineering, 7(4), 129-134.
Kulyal, M., & Saxena, P. (2022, November). Machine learning approaches for crop yield prediction: A review. In 2022 7th International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCCS55188.2022.10079240
Maraveas, C. (2022). Incorporating artificial intelligence technology in smart greenhouses: Current State of the Art. Applied Sciences, 13(1), 14. https://doi.org/10.3390/app13010014
Gopal, P. M., & Bhargavi, R. (2019). A novel approach for efficient crop yield prediction. Computers and Electronics in Agriculture, 165, 104968. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.104968
Rani, N., Bamel, K., Shukla, A., & Singh, N. (2022). Analysis of Five Mathematical Models for Crop Yield Prediction. South Asian Journal of Experimental Biology, 12(1). https://doi.org/10.38150/sajeb.12(1).p46-54
Palani, H. K., Ilangovan, S., Senthilvel, P. G., Thirupurasundari, D. R., & Kumar, R. (2023, November). AI-powered predictive analysis for pest and disease forecasting in Crops. In 2023 International Conference on Communication, Security and Artificial Intelligence (ICCSAI) (pp. 950-954). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCSAI59793.2023.10421237
Pandorfi, H., Bezerra, A. C., Atarassi, R. T., Vieira, F. M., Barbosa Filho, J. A., & Guiselini, C. (2016). Artificial neural networks employment in the prediction of evapotranspiration of greenhouse-grown sweet pepper. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 20(6), 507-512. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v20n6p507-512
Melal, S. R., Aminian, M., & Shekarian, S. M. (2024). A machine learning method based on stacking heterogeneous ensemble learning for prediction of indoor humidity of greenhouse. Journal of Agriculture and Food Research, 16, 101107. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2024.101107
Singh, V. K., & Tiwari, K. N. (2017). Prediction of greenhouse micro-climate using artificial neural network. Appl. Ecol. Environ. Res, 15(1), 767-778.  http://dx.doi.org/10.15666/aeer/1501_767778
Taki, M., Ajabshirchi, Y., Ranjbar, S. F., & Matloobi, M. (2016). Application of Neural Networks and multiple regression models in greenhouse climate estimation. Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 18(3), 29-43.
Van Klompenburg, T., Kassahun, A., & Catal, C. (2020). Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review. Computers and electronics in agriculture, 177, 105709. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105709
Yang, Y., Gao, P., Sun, Z., Wang, H., Lu, M., Liu, Y., & Hu, J. (2023). Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model. Computers and Electronics in Agriculture, 213, 108261. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108261
Zou, W., Yao, F., Zhang, B., He, C., & Guan, Z. (2017). Verification and predicting temperature and humidity in a solar greenhouse based on convex bidirectional extreme learning machine algorithm. Neurocomputing, 249, 72-8 https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.03.023