農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用方案TOC\o"1-2"\h\u5891第一章緒論 2153221.1農(nóng)業(yè)生產(chǎn)背景分析 2161111.2人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)概述 3293321.3研究目的與意義 311235第二章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理 388122.1數(shù)據(jù)采集方法 3148162.1.1感知層數(shù)據(jù)采集 369202.1.2網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)采集 4304502.1.3數(shù)據(jù)集成 4172152.2數(shù)據(jù)預(yù)處理流程 4255132.2.1數(shù)據(jù)清洗 4169392.2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 4144212.2.3數(shù)據(jù)集成 4281482.3數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估 423859第三章模型選擇與構(gòu)建 555813.1常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 5299333.2模型選擇策略 5104863.3模型構(gòu)建與優(yōu)化 65138第四章農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè) 627594.1環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)概述 6218864.2環(huán)境數(shù)據(jù)采集與分析 692264.2.1數(shù)據(jù)采集 6150424.2.2數(shù)據(jù)分析 710724.3環(huán)境預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建 72724.3.1預(yù)警指標(biāo)選取 7146314.3.2預(yù)警模型建立 756814.3.3預(yù)警閾值設(shè)定 7314444.3.4預(yù)警系統(tǒng)部署與實(shí)施 730357第五章作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè) 7285515.1作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)獲取 8175345.2生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析 8145615.3產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型建立 810701第六章農(nóng)藥使用優(yōu)化 9135666.1農(nóng)藥使用現(xiàn)狀分析 9248336.1.1農(nóng)藥使用概述 9322286.1.2農(nóng)藥使用現(xiàn)狀 9264716.2農(nóng)藥使用優(yōu)化策略 9167796.2.1發(fā)展綠色農(nóng)業(yè) 9106356.2.2優(yōu)化農(nóng)藥品種結(jié)構(gòu) 979246.2.3強(qiáng)化農(nóng)藥使用技術(shù)培訓(xùn) 10175136.2.4建立農(nóng)藥使用監(jiān)測(cè)體系 10228296.3農(nóng)藥使用決策支持系統(tǒng) 1022876.3.1系統(tǒng)概述 10305096.3.2系統(tǒng)功能 1073776.3.3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 1024567第七章病蟲(chóng)害防治 10109457.1病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù) 10154577.1.1概述 10259807.1.2識(shí)別技術(shù)原理 11297997.1.3識(shí)別技術(shù)優(yōu)勢(shì) 11318377.2病蟲(chóng)害防治策略 1130817.2.1生物防治 11218327.2.2化學(xué)防治 1110127.2.3綜合防治 11161717.3病蟲(chóng)害防治決策支持系統(tǒng) 11175387.3.1系統(tǒng)概述 11106147.3.2系統(tǒng)功能 1235587.3.3系統(tǒng)優(yōu)勢(shì) 124130第八章農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理 12323748.1農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理 1223868.2農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化 1321548.3農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理 132187第九章農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析 13150009.1農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)獲取 14197339.2農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析模型 1471429.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策支持 1423560第十章總結(jié)與展望 15603610.1項(xiàng)目總結(jié) 151127410.2存在問(wèn)題與不足 151037810.3未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與展望 16第一章緒論1.1農(nóng)業(yè)生產(chǎn)背景分析我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作為國(guó)家糧食安全和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)，其重要性日益凸顯。但是當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著資源約束、生態(tài)環(huán)境惡化、農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移等多重壓力。為了提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，引入人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成為我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必然選擇。我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，設(shè)施農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)等新興業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。在此背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人工智能化、自動(dòng)化和精準(zhǔn)化水平逐漸提高，有助于提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的附加值，提升農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。1.2人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)概述人工智能（ArtificialIntelligence，）是指由人制造出的系統(tǒng)能夠理解、學(xué)習(xí)、適應(yīng)并實(shí)施人類(lèi)的智能行為。機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning，ML）是人工智能的一個(gè)重要分支，它通過(guò)算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)智能決策和預(yù)測(cè)。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：作物種植與管理、病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)與防治、智能灌溉、農(nóng)業(yè)機(jī)械化等。這些技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化、精準(zhǔn)化，提高農(nóng)業(yè)資源利用效率，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本。1.3研究目的與意義本研究旨在探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用方案，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)狀，梳理人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用需求。（2）總結(jié)國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究成果，為我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供借鑒。（3）提出具有針對(duì)性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用方案，以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。（4）探討人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用前景，為我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供戰(zhàn)略支持。通過(guò)本研究，有望為我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供一種創(chuàng)新性的技術(shù)解決方案，助力農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)為相關(guān)領(lǐng)域的政策制定、產(chǎn)業(yè)布局和技術(shù)研發(fā)提供有益參考。第二章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)采集方法2.1.1感知層數(shù)據(jù)采集感知層數(shù)據(jù)采集主要包括農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)、生物特征參數(shù)等。具體方法如下：（1）傳感器采集：利用各類(lèi)傳感器，如溫度傳感器、濕度傳感器、光照傳感器等，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)。（2）圖像采集：采用高分辨率攝像頭，對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，獲取生物特征參數(shù)。2.1.2網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)層數(shù)據(jù)采集主要包括物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)等渠道獲取的數(shù)據(jù)。具體方法如下：（1）物聯(lián)網(wǎng)采集：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將感知層采集到的數(shù)據(jù)傳輸至服務(wù)器。（2）互聯(lián)網(wǎng)采集：利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)等工具，從互聯(lián)網(wǎng)上獲取與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的數(shù)據(jù)。2.1.3數(shù)據(jù)集成將不同來(lái)源、不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成完整的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理流程2.2.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗主要包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失值處理、異常值處理等。（1）去除重復(fù)數(shù)據(jù)：對(duì)數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄進(jìn)行刪除，保證數(shù)據(jù)唯一性。（2）缺失值處理：對(duì)數(shù)據(jù)集中的缺失值進(jìn)行填充或刪除，保證數(shù)據(jù)完整性。（3）異常值處理：識(shí)別并處理數(shù)據(jù)集中的異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。2.2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、特征提取等。（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為同一量綱，便于后續(xù)處理。（2）歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍內(nèi)，降低數(shù)據(jù)間的差異。（3）特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，降低數(shù)據(jù)維度。2.2.3數(shù)據(jù)集成將經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成適用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)集。2.3數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估主要包括以下幾個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)完整性：評(píng)估數(shù)據(jù)集中是否有缺失值、重復(fù)值等，判斷數(shù)據(jù)完整性。（2）數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性：評(píng)估數(shù)據(jù)集與現(xiàn)實(shí)情況的吻合程度，判斷數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。（3）數(shù)據(jù)一致性：評(píng)估數(shù)據(jù)集在不同時(shí)間、不同來(lái)源的數(shù)據(jù)是否具有一致性。（4）數(shù)據(jù)可用性：評(píng)估數(shù)據(jù)集是否滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求。通過(guò)對(duì)以上方面的評(píng)估，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第三章模型選擇與構(gòu)建3.1常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用日益廣泛，以下為幾種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（1）線性回歸：線性回歸是一種簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)建立一個(gè)線性關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量。適用于解決回歸問(wèn)題，如預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量。（2）決策樹(shù)：決策樹(shù)是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)的分類(lèi)與回歸算法。通過(guò)一系列的規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)變量的預(yù)測(cè)。適用于處理非線性問(wèn)題，如病蟲(chóng)害識(shí)別。（3）支持向量機(jī)（SVM）：SVM是一種基于最大間隔的分類(lèi)算法，通過(guò)找到一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)分割不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)。適用于處理小樣本數(shù)據(jù)，如農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分級(jí)。（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的算法，具有較強(qiáng)的非線性擬合能力。適用于處理大規(guī)模和高維度的數(shù)據(jù)，如遙感圖像解析。（5）聚類(lèi)算法：聚類(lèi)算法是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)類(lèi)別，以便于分析。常用的聚類(lèi)算法有Kmeans、DBSCAN等，適用于分析農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。3.2模型選擇策略在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下為幾種常用的模型選擇策略：（1）問(wèn)題分析：根據(jù)實(shí)際需求，明確要解決的問(wèn)題類(lèi)型（如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等），以便于選擇合適的算法。（2）數(shù)據(jù)特點(diǎn)：分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)量、維度、分布等，選擇適用于該類(lèi)型數(shù)據(jù)的算法。（3）算法功能：了解各種算法的功能，如預(yù)測(cè)精度、計(jì)算復(fù)雜度等，選擇功能較好的算法。（4）模型泛化能力：評(píng)估模型的泛化能力，避免過(guò)擬合或欠擬合現(xiàn)象，保證模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。（5）調(diào)參優(yōu)化：通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，提高模型的功能和泛化能力。3.3模型構(gòu)建與優(yōu)化在確定模型選擇策略后，進(jìn)行模型構(gòu)建與優(yōu)化。（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）特征工程：提取對(duì)目標(biāo)變量有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)的特征，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型功能。（3）模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，使模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好。（4）模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，選擇功能較好的模型。（5）模型優(yōu)化：通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)、引入正則化項(xiàng)等方法，優(yōu)化模型功能。（6）模型部署：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化。第四章農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)4.1環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)概述環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)是指通過(guò)科學(xué)手段對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的各類(lèi)因素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，以保證農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境的穩(wěn)定性和安全性。環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中具有重要意義，有助于提高作物產(chǎn)量和品質(zhì)，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。目前環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)主要包括傳感器技術(shù)、遙感技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。4.2環(huán)境數(shù)據(jù)采集與分析4.2.1數(shù)據(jù)采集環(huán)境數(shù)據(jù)采集是環(huán)境監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）氣象數(shù)據(jù)：氣溫、濕度、降雨量、光照強(qiáng)度等；（2）土壤數(shù)據(jù)：土壤濕度、土壤溫度、土壤pH值、土壤養(yǎng)分含量等；（3）病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)：病蟲(chóng)害種類(lèi)、發(fā)生面積、危害程度等；（4）水源數(shù)據(jù)：水質(zhì)、水位、水溫等。4.2.2數(shù)據(jù)分析環(huán)境數(shù)據(jù)分析是對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘，以提取有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)分析方法包括統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。以下為幾種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法：（1）描述性統(tǒng)計(jì)分析：對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)描述，如均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等；（2）相關(guān)性分析：分析不同環(huán)境因素之間的相關(guān)性，以揭示它們之間的內(nèi)在聯(lián)系；（3）聚類(lèi)分析：將相似的環(huán)境數(shù)據(jù)劃分為一類(lèi)，以便于分析不同類(lèi)別數(shù)據(jù)的特征；（4）預(yù)測(cè)分析：根據(jù)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，建立預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)環(huán)境變化趨勢(shì)。4.3環(huán)境預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建環(huán)境預(yù)警系統(tǒng)是基于環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、預(yù)警和干預(yù)的系統(tǒng)。以下是環(huán)境預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建的幾個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)：4.3.1預(yù)警指標(biāo)選取根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的特點(diǎn)，選取具有代表性的預(yù)警指標(biāo)，如氣象災(zāi)害、病蟲(chóng)害、土壤污染等。4.3.2預(yù)警模型建立利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，建立預(yù)警模型，對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。4.3.3預(yù)警閾值設(shè)定根據(jù)預(yù)警指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)，確定合理的預(yù)警閾值，以便在環(huán)境數(shù)據(jù)超過(guò)閾值時(shí)發(fā)出預(yù)警。4.3.4預(yù)警系統(tǒng)部署與實(shí)施將預(yù)警系統(tǒng)部署到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)，當(dāng)預(yù)警條件滿足時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信息，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者采取相應(yīng)措施，降低風(fēng)險(xiǎn)。第五章作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)5.1作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)獲取在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)的獲取是作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。當(dāng)前，主要采用以下幾種方式獲取作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)：（1）地面?zhèn)鞲衅鳎和ㄟ^(guò)布置在農(nóng)田的地面?zhèn)鞲衅?，?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、溫度、光照等環(huán)境因素，以及作物的生長(zhǎng)狀況，如株高、葉面積等。（2）無(wú)人機(jī)遙感：利用無(wú)人機(jī)搭載的高分辨率相機(jī)和傳感器，定期對(duì)農(nóng)田進(jìn)行遙感監(jiān)測(cè)，獲取作物生長(zhǎng)狀況、病蟲(chóng)害等信息。（3）衛(wèi)星遙感：通過(guò)衛(wèi)星遙感技術(shù)，獲取大范圍的作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，如植被指數(shù)、葉面積指數(shù)等。（4）農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù)：收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的氣象數(shù)據(jù)，如氣溫、降水、風(fēng)速等，為作物生長(zhǎng)預(yù)測(cè)提供參考。5.2生長(zhǎng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析作物生長(zhǎng)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與分析是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。具體方法如下：（1）生長(zhǎng)指標(biāo)分析：通過(guò)對(duì)作物生長(zhǎng)指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，分析作物生長(zhǎng)趨勢(shì)，如株高、葉面積、生物量等。（2）病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)：利用無(wú)人機(jī)遙感、地面?zhèn)鞲衅鞯仁侄?，?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物病蟲(chóng)害發(fā)生情況，為防治提供依據(jù)。（3）營(yíng)養(yǎng)狀況評(píng)估：通過(guò)土壤、葉片等樣品的檢測(cè)，分析作物營(yíng)養(yǎng)狀況，為合理施肥提供參考。（4）環(huán)境因素分析：結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、土壤濕度等環(huán)境因素，分析其對(duì)作物生長(zhǎng)的影響。5.3產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型建立作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要的指導(dǎo)意義。以下是建立作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的幾個(gè)步驟：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的作物生長(zhǎng)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等進(jìn)行整理、清洗，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）特征工程：根據(jù)作物生長(zhǎng)規(guī)律和環(huán)境因素，選取對(duì)產(chǎn)量預(yù)測(cè)具有顯著影響的特征。（3）模型選擇：根據(jù)作物生長(zhǎng)特點(diǎn)，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。（4）模型訓(xùn)練與優(yōu)化：利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。（5）模型評(píng)估：采用交叉驗(yàn)證、留一法等方法，評(píng)估模型功能，保證預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。（6）模型部署與應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。第六章農(nóng)藥使用優(yōu)化6.1農(nóng)藥使用現(xiàn)狀分析6.1.1農(nóng)藥使用概述在我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)藥的使用對(duì)于防治病蟲(chóng)害、提高產(chǎn)量具有重要意義。但是長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)農(nóng)藥使用存在一定的問(wèn)題，如使用過(guò)量、方法不當(dāng)、品種單一等，導(dǎo)致環(huán)境污染、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全隱患等問(wèn)題。6.1.2農(nóng)藥使用現(xiàn)狀（1）農(nóng)藥種類(lèi)繁多，但品種單一。目前我國(guó)農(nóng)藥種類(lèi)繁多，包括殺蟲(chóng)劑、殺菌劑、除草劑等，但在實(shí)際應(yīng)用中，部分農(nóng)藥品種單一，長(zhǎng)期使用易導(dǎo)致病蟲(chóng)害產(chǎn)生抗藥性。（2）農(nóng)藥使用過(guò)量。為追求產(chǎn)量，部分農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中過(guò)度依賴(lài)農(nóng)藥，導(dǎo)致農(nóng)藥使用量逐年增加。過(guò)量使用農(nóng)藥不僅增加了生產(chǎn)成本，還可能對(duì)環(huán)境造成污染。（3）農(nóng)藥使用方法不當(dāng)。在實(shí)際操作中，部分農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥的使用方法不夠重視，導(dǎo)致農(nóng)藥利用率低、藥效不佳，甚至產(chǎn)生藥害。6.2農(nóng)藥使用優(yōu)化策略6.2.1發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，減少對(duì)農(nóng)藥的依賴(lài)。通過(guò)改善土壤質(zhì)量、優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)、推廣生物防治等技術(shù)手段，降低農(nóng)藥使用量。6.2.2優(yōu)化農(nóng)藥品種結(jié)構(gòu)根據(jù)不同地區(qū)、不同作物、不同病蟲(chóng)害的需求，合理選擇和推廣高效、低毒、低殘留的農(nóng)藥品種，提高農(nóng)藥利用效率。6.2.3強(qiáng)化農(nóng)藥使用技術(shù)培訓(xùn)加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民的農(nóng)藥使用技術(shù)培訓(xùn)，提高農(nóng)民對(duì)農(nóng)藥的認(rèn)識(shí)和操作水平，保證農(nóng)藥使用安全、高效。6.2.4建立農(nóng)藥使用監(jiān)測(cè)體系建立健全農(nóng)藥使用監(jiān)測(cè)體系，對(duì)農(nóng)藥使用情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)覺(jué)和處理問(wèn)題，保證農(nóng)藥使用安全。6.3農(nóng)藥使用決策支持系統(tǒng)6.3.1系統(tǒng)概述農(nóng)藥使用決策支持系統(tǒng)旨在為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供科學(xué)、合理的農(nóng)藥使用方案，降低農(nóng)藥使用風(fēng)險(xiǎn)，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。該系統(tǒng)結(jié)合人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)農(nóng)藥使用進(jìn)行優(yōu)化。6.3.2系統(tǒng)功能（1）病蟲(chóng)害識(shí)別與預(yù)測(cè)：通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)作物病蟲(chóng)害進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和預(yù)測(cè)，為農(nóng)民提供病蟲(chóng)害發(fā)生趨勢(shì)和防治建議。（2）農(nóng)藥品種推薦：根據(jù)作物、地區(qū)、病蟲(chóng)害等信息，為農(nóng)民推薦高效、低毒、低殘留的農(nóng)藥品種。（3）農(nóng)藥使用方法指導(dǎo)：提供農(nóng)藥使用方法、用量、防治時(shí)期等指導(dǎo)，保證農(nóng)藥使用安全、高效。（4）農(nóng)藥使用效果評(píng)價(jià)：對(duì)農(nóng)藥使用效果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，為農(nóng)民提供改進(jìn)措施。6.3.3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥使用決策支持系統(tǒng)采用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)藥使用的優(yōu)化。系統(tǒng)通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供更加精準(zhǔn)、實(shí)用的農(nóng)藥使用方案。第七章病蟲(chóng)害防治7.1病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)7.1.1概述病蟲(chóng)害識(shí)別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的一項(xiàng)重要任務(wù)，對(duì)于保障糧食安全和提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量具有重要意義。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為病蟲(chóng)害識(shí)別提供了新的解決方案。本章主要介紹基于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)。7.1.2識(shí)別技術(shù)原理病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)主要基于圖像處理、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。通過(guò)采集農(nóng)田現(xiàn)場(chǎng)的病蟲(chóng)害圖像，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、增強(qiáng)、分割等操作，以提取病蟲(chóng)害特征。利用深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），對(duì)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和提取，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的識(shí)別。7.1.3識(shí)別技術(shù)優(yōu)勢(shì)（1）實(shí)時(shí)性：基于人工智能的病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田病蟲(chóng)害發(fā)生情況，為防治工作提供及時(shí)的信息支持。（2）準(zhǔn)確性：深度學(xué)習(xí)算法具有強(qiáng)大的特征提取能力，能夠準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害種類(lèi)和發(fā)生程度。（3）智能化：病蟲(chóng)害識(shí)別系統(tǒng)可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整識(shí)別策略，提高識(shí)別效果。7.2病蟲(chóng)害防治策略7.2.1生物防治生物防治是利用生物天敵、微生物等生物資源，對(duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行控制和防治的方法。生物防治具有環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展的特點(diǎn)，但受環(huán)境條件限制較大。7.2.2化學(xué)防治化學(xué)防治是利用農(nóng)藥對(duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行控制和防治的方法?；瘜W(xué)防治具有快速、高效的特點(diǎn)，但長(zhǎng)期使用可能導(dǎo)致環(huán)境污染和病蟲(chóng)害抗藥性增強(qiáng)。7.2.3綜合防治綜合防治是將生物防治、化學(xué)防治等多種防治方法相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的有效控制。綜合防治具有以下優(yōu)勢(shì)：（1）提高防治效果：多種防治方法相結(jié)合，可提高防治效果。（2）減少化學(xué)農(nóng)藥使用：降低環(huán)境污染和病蟲(chóng)害抗藥性風(fēng)險(xiǎn)。（3）促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展：保障糧食安全和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。7.3病蟲(chóng)害防治決策支持系統(tǒng)7.3.1系統(tǒng)概述病蟲(chóng)害防治決策支持系統(tǒng)是基于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理工具。該系統(tǒng)通過(guò)收集病蟲(chóng)害發(fā)生數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等信息，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供針對(duì)性的病蟲(chóng)害防治方案。7.3.2系統(tǒng)功能（1）病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)田病蟲(chóng)害發(fā)生情況，為防治工作提供數(shù)據(jù)支持。（2）防治方案推薦：根據(jù)病蟲(chóng)害發(fā)生數(shù)據(jù)，自動(dòng)推薦適合的防治策略。（3）防治效果評(píng)估：分析防治措施實(shí)施后的效果，為調(diào)整防治策略提供依據(jù)。（4）預(yù)警與預(yù)報(bào)：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害發(fā)展趨勢(shì)，提前發(fā)布預(yù)警信息。7.3.3系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)（1）智能化：基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害防治的智能化決策。（2）實(shí)時(shí)性：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害發(fā)生情況，提高防治工作的時(shí)效性。（3）個(gè)性化：根據(jù)不同農(nóng)田環(huán)境和作物種類(lèi)，提供針對(duì)性的防治方案。（4）可持續(xù)：降低化學(xué)農(nóng)藥使用，減少環(huán)境污染，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。第八章農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理8.1農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，其主要任務(wù)是根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)目標(biāo)、資源和市場(chǎng)需求等因素，制定和實(shí)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃。在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的支持下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理得以實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的決策。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以收集并整合農(nóng)業(yè)資源、氣候、市場(chǎng)需求等多源數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃的制定提供科學(xué)依據(jù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量、市場(chǎng)價(jià)格等關(guān)鍵因素，幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者制定合理的種植結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)計(jì)劃。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃管理還需關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的環(huán)境保護(hù)和可持續(xù)發(fā)展。借助人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)符合環(huán)保要求。同時(shí)通過(guò)智能決策系統(tǒng)，可以?xún)?yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)資源利用的最大化，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的影響。8.2農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度是指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，根據(jù)作物生長(zhǎng)周期、氣候條件、資源狀況等因素，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)進(jìn)行合理組織和安排。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度中的應(yīng)用，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。，通過(guò)智能算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析土壤、氣候等數(shù)據(jù)，為作物種植提供科學(xué)建議，從而提高作物產(chǎn)量。另，借助人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)度。通過(guò)無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星遙感等手段，收集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的圖像和數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物生長(zhǎng)狀況的智能診斷和預(yù)警，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度提供決策支持。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)調(diào)度還需考慮市場(chǎng)變化、政策調(diào)整等因素。借助人工智能技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供有針對(duì)性的生產(chǎn)建議，幫助他們應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化。8.3農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，由于自然、市場(chǎng)、政策等多種因素導(dǎo)致的損失可能性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理旨在識(shí)別、評(píng)估和控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定發(fā)展。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以收集并整合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)，為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供數(shù)據(jù)支持。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的智能識(shí)別和預(yù)測(cè)，為風(fēng)險(xiǎn)防范提供依據(jù)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理還需關(guān)注農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、政策支持等方面。借助人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供合適的保險(xiǎn)產(chǎn)品。同時(shí)通過(guò)智能算法分析政策影響，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供政策預(yù)警，幫助他們應(yīng)對(duì)政策調(diào)整帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)管理過(guò)程中，還需加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警。利用人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)覺(jué)風(fēng)險(xiǎn)隱患，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理建議。第九章農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析9.1農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)獲取農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)的收集與整理。需要從多個(gè)渠道獲取農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，包括國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、農(nóng)業(yè)部門(mén)、市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)等。這些數(shù)據(jù)涵蓋了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、市場(chǎng)供需、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況等多個(gè)方面。在獲取數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)來(lái)源的可靠性：保證數(shù)據(jù)來(lái)源具有權(quán)威性和真實(shí)性，以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。（2）數(shù)據(jù)類(lèi)型：包括宏觀數(shù)據(jù)和微觀數(shù)據(jù)。宏觀數(shù)據(jù)反映全國(guó)或地區(qū)整體的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)狀況，微觀數(shù)據(jù)則反映個(gè)體農(nóng)戶(hù)或企業(yè)的情況。（3）數(shù)據(jù)時(shí)間跨度：根據(jù)分析需求，選擇合適的時(shí)間跨度，如年度、季度、月度等。（4）數(shù)據(jù)清洗與處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整理和預(yù)處理，以消除異常值、填補(bǔ)缺失值等。9.2農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析模型農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析模型是對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行定量描述和預(yù)測(cè)的工具。以下幾種常見(jiàn)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析模型：（1）生產(chǎn)函數(shù)模型：描述農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系，如柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。（2）需求函數(shù)模型：反映農(nóng)產(chǎn)品需求量與價(jià)格、收入等因素的關(guān)系。（3）價(jià)格模型：分析農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)規(guī)律，如蛛網(wǎng)模型。（4）經(jīng)濟(jì)波動(dòng)模型：研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的原因和周期性特征。（5）政策評(píng)價(jià)模型：評(píng)估農(nóng)業(yè)政策對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。在構(gòu)建農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析模型時(shí)，應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)、模型適用性和參數(shù)估計(jì)方法。9.3農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策支持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有信息，對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)方法包括定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)。以下幾種常用的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法：（1）時(shí)間序列預(yù)測(cè)：利用歷史數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變動(dòng)趨勢(shì)，如移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法等。（2）回歸分析預(yù)測(cè)：建立農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與其他影響因素之間的關(guān)系模型，進(jìn)行預(yù)測(cè)。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)