Підхід і модель прогнозування врожайності озимої пшениці на основі машинного навчання - Тригуба , A.; Желєзняк , A.; Тригуба , I.; Татомир , A. (Вісник Львівського національного університету природокористування. Серія «Агроінженерні дослідження», 2024)
Проведено аналіз предметної галузі та наукової літератури щодо використання інтелектуальних підходів до прогнозування та планування діяльності в сільському господарстві. Обґрунтовано доцільність використання машинного навчання для прогнозування процесів у сільському господарстві. Обґрунтовано модель прогнозування врожайності озимої пшениці на основі використання історичних даних, алгоритмів машинного навчання та врахування особливостей процесів і використання ресурсів у сільському господарстві. Запропонований підхід до прогнозування врожайності озимої пшениці ґрунтується на використанні історичних даних та алгоритмів машинного навчання, які враховують особливості виконуваних процесів та ресурсів, задіяних у сільському господарстві. Вибір ефективної моделі прогнозу врожайності озимої пшениці базується на розробленому алгоритмі, який передбачає системне виконання семи етапів. Для підготовки даних використано інтелектуальні алгоритми аналізу, які забезпечують оцінку взаємозв’язків між факторами, що впливають на врожайність озимої пшениці. На основі якісно підготовлених даних обґрунтовано модель прогнозу врожайності озимої пшениці, здійснивши оцінку точних показників. Для дослідження обрано три алгоритми (система найменших квадратів (OLS), посилення градієнта (XGBoost) і лінійна регресія з поліноміальними характеристиками. У результаті були створені окремі моделі, порівняні за показниками якості. На основі результатів виявлено, що найкращою моделлю є модель посилення градієнта (XGBoost). Він має найнижчі значення з усіх показників якості - MSE, RMSE, MAE і R-квадрат. Подальші дослідження необхідно проводити в напрямку створення інтелектуальної інформаційної системи планування процесів у сільському господарстві з модулем прогнозування врожайності озимої пшениці на основі обґрунтованої нами моделі.