基于机器学习的农业机械运行状态预测方法研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 傅东兴

作者： 傅东兴

作者机构：

关键词： 机器学习;农业机械;运行状态预测;双MapReduce;分布式处理;特征提取

期刊名称： 农机使用与维修

ISSN： 2097-4515

年卷期： 2024 年 006 期

页码： 70-73

摘要： 随着农业机械的广泛应用,实时监测和预测其运行状态,对提高农业机械运行效率、降低故障率具有重要意义.该文基于双MapReduce框架,提出了一种基于机器学习的农业机械运行状态预测模型,通过传感器获取农业机械的各项运行数据,然后利用MapReduce技术对数据进行分布式处理,以历史运行数据作为输入,提取特征并进行数据预处理构建预测模型.仿真试验结果表明,该模型对农业机械运行状态预测结果较为准确,预测时效性较高,在数据量较大的情况下具有显著应用优势,可为农业生产提供实时监测和预警,提高了农业机械的使用效率和安全性.

分类号： S220

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