云计算与区块链在农业和API市场的应用探索

### 云计算与区块链在农业和API市场的应用探索 #### 农业生产监测平台 农业在印度有着悠久的历史，近期印度的农业产出在世界排名第二，但农业对GDP的货币贡献却在下降。作物产量受气象、地理、有机和经济等多种因素影响，由于气候不可预测，农民在选择种植作物、种植时间和地点，以及使用何种肥料等方面都面临困惑，导致作物产量逐渐下降。 为解决这些问题，提出了基于云计算的农业生产监测平台。该平台旨在为农民提供智能、用户友好的推荐系统，帮助他们提高农业产量，并推荐适合特定地点的最有利可图的作物。 1. **相关研究综述** - 许多研究围绕农业生产监测展开。如Kaloxylos等人在2012年提出使作物管理系统具备互联网功能，但当前互联网在处理大量网络设备和整合系统服务方面存在缺陷。 - Bueno - Delgado在2016年指出农业行业有多种软件改进，如Ecofert可在移动设备上使用，提高特定作物的肥料效率和应用。 - Jethva和Jignasha在2018年介绍了用于生成土壤数据集以提供肥料建议的众多数据挖掘框架。 - 还有诸多研究涉及数据挖掘在农业价格预测、机器学习在农业生产中的应用、基于图像时间序列的作物产量估计模型等方面。 2. **提出的系统** - **作物推荐依据**：根据前几年的作物产量为农民推荐作物，这种指导能帮助农民判断某种作物近年来是否成功种植。同时，农民在评估产量时可了解当年市场对某些作物的需求，根据作物趋势做出决策，并根据作物产量季节获得建议。 - **项目流程**：项目的问题是使用决策树分类器为农民推荐作物。基本流程为：先对提供的数据进行预处理，然后用其准备后端模型，最后使用Flask将其连接到用户界面（UI）以展示最终输出。 3. **算法与数据集** - **算法** - **决策树分类器**：是一种非参数监督学习方法，可用于分类和回归。它具有树状结构，包括根节点、分支、内部节点和叶节点。决策树学习采用分治策略，进行贪心搜索以找到树内的最佳分割点，然后自上而下递归进行分割，直到所有或大多数项目被分类到特定类别标签下。树的复杂度决定数据点是否被分类为同质集，较小的树更容易实现纯叶节点。 - **随机森林分类器**：决策树是随机森林分类器的基本单元。随机森林方法是一种监督机器学习技术，常用于机器学习的分类和回归应用。它根据与特征子集相关的度量将决策树分割成节点。 - **数据集**：包含821个独特数据点，有14列，具体如下表所示： | 列名 | 描述 | | --- | --- | | 州 | 印度的州总数 | | 降雨量 | 降雨量（毫米） | | 地下水 | 总地下水位 | | 温度 | 摄氏度温度 | | 土壤类型 | 土壤类型数量 | | 季节 | 最适合作物的季节 | | 作物 | 作物类型 | | 所需肥料 | 所需肥料类型 | | 种植成本 | 总种植成本 | | 预期收入 | 总预期收入 | | 每公顷种子数量 | 每公顷种子数量 | | 种植持续时间 | 种植天数 | | 作物需求 | 作物需求（高、低） | | 混合作物 | 可混合种植的作物 | 在实际分析和预测中，仅选择了7个特征，包括州、降雨量、地下水、温度、土壤类型、季节和作物类型。最终在测试集上达到了90.7%的准确率。 #### 区块链基于的API市场 区块链作为一种分布式数字账本，允许