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深度学习在作物产量预测中的应用（第一部分 — 模型）

原文：towardsdatascience.com/deep-learning-for-crop-yield-prediction-pt-1-model-5414fd42b06b?source=collection_archive---------2-----------------------#2024-09-11

提高作物产量并优化灌溉：一种基于深度学习的多变量分析方法

Leo Anello 💡

·发布于Towards Data Science ·21 分钟阅读·2024 年 9 月 11 日

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图片来源：Lumin Osity 于Unsplash

在本文中，我将介绍一个基于深度学习技术的作物产量预测与灌溉优化项目。

深度学习是一种强大的多变量分析方法，尤其适用于处理包含多个变量的复杂数据集。这种技术能够捕捉数据中的复杂模式，为涉及多个因素和交互的难题提供强有力的解决方案。

本项目的目的是提供一个完整的示例，逐步展示如何在实际场景中应用深度学习，涵盖从数据准备到模型构建和评估的各个方面。

我们将共同探索每一个阶段，重点关注支持模型开发的战略决策和技术依据。

如果你喜欢这篇文章并觉得内容有用，请留下反馈并给我 👏。这有助于体现我在这里的工作价值，也能让更多人获得这些知识。让我们开始吧……

数据字典：

本项目中我们使用的数据是虚构的，创建目的是展示如何……