大數(shù)據(jù)算法對智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的推進研究

摘" 要：在數(shù)字經(jīng)濟時代，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)面臨環(huán)境污染、低生產(chǎn)效率和資源浪費等挑戰(zhàn)。智慧農(nóng)業(yè)通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)進行全程監(jiān)控和優(yōu)化管理，旨在提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。根據(jù)國務(wù)院印發(fā)的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》和中商產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)，智慧農(nóng)業(yè)具有顯著的發(fā)展?jié)摿ΑＨ欢斍爸腔坜r(nóng)業(yè)仍面臨生產(chǎn)效率低和市場供需不平衡等問題。該文探討大數(shù)據(jù)算法如何在智慧農(nóng)業(yè)中發(fā)揮作用，特別是如何通過時間序列、遺傳算法、回歸分析等算法解決自動化水平低、市場預(yù)測不及時的問題。同時，該文提出相應(yīng)的策略和解決方案，期望為智慧農(nóng)業(yè)的持續(xù)推進提供實質(zhì)性的建議和參考。

關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè);大數(shù)據(jù)算法;湖南省;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率;市場供需平衡

中圖分類號：S157" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2096-9902（2025）01-0011-07

Abstract： In the digital economy era， traditional agriculture faces challenges such as environmental pollution， low production efficiency and resource waste. Smart agriculture conducts full-process monitoring and optimization management through technologies such as big data， Internet of Things and artificial intelligence， aiming to improve production efficiency and quality. According to the State Council's \"14th Five-Year Plan for Digital Economy Development\" and data from the China Business Industry Research Institute， smart agriculture has significant development potential. However， current smart agriculture still faces problems such as low production efficiency and unbalanced market supply and demand. This paper explores how big data algorithms can play a role in smart agriculture， especially how to solve the problems of low automation level and untimely market forecasts through algorithms such as time series， genetic algorithms， and regression analysis. At the same time， this paper proposes corresponding strategies and solutions， hoping to provide substantive suggestions and reference for the continuous advancement of smart agriculture.

Keywords： smart agriculture; big data algorithm; Hunan Province; agricultural production efficiency; market supply and demand balance

在數(shù)字經(jīng)濟時代，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨諸如環(huán)境污染、生產(chǎn)效率低和資源浪費等多重挑戰(zhàn)。智慧農(nóng)業(yè)通過拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道、降低生產(chǎn)成本，推動我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新性發(fā)展，進而促進數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)。根據(jù)2022年國務(wù)院發(fā)布的《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，2020年我國數(shù)字經(jīng)濟核心產(chǎn)業(yè)的增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比重已達到7.8%。這一規(guī)劃提出要提升物聯(lián)網(wǎng)在各個領(lǐng)域的覆蓋水平，增強固移融合、寬窄結(jié)合的物聯(lián)接入能力，表明國家對農(nóng)業(yè)數(shù)字化的支持力度加大，積極推進“三農(nóng)”綜合信息服務(wù)，創(chuàng)新發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，并提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工、銷售和物流等環(huán)節(jié)的數(shù)字化水平。

根據(jù)中商產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024—2029年中國智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展趨勢分析及投資格局預(yù)測報告》顯示，2022年中國智慧農(nóng)業(yè)市場規(guī)模已達到868.63億元，同比增長約26.81%;2023年市場規(guī)模約為940億元，預(yù)計2024年將超過1 000億元。這些數(shù)據(jù)表明智慧農(nóng)業(yè)市場具有良好的發(fā)展?jié)摿Γ扔兄谕苿訑?shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)，也加快了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動了農(nóng)業(yè)科技和智能裝備的進步，從而是提升中國農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量的關(guān)鍵路徑。

智慧農(nóng)業(yè)依托大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等先進技術(shù)，實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)全過程的監(jiān)控和管理。它通過全面連接人、機、物等要素，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全流程跟蹤與管理，推動種植、管理、采收、儲存和加工等環(huán)節(jié)的智能化和綠色化。同時，智慧農(nóng)業(yè)還優(yōu)化了供需連接渠道，建立了高效、精準的農(nóng)業(yè)產(chǎn)銷生態(tài)系統(tǒng)，重塑了農(nóng)業(yè)與消費者之間的互動關(guān)系，構(gòu)建了覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈和全價值鏈的新型生產(chǎn)和服務(wù)體系。

盡管如此，《我國智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展問題與對策》指出，當前我國農(nóng)業(yè)信息化水平較低，2020年僅為22.5%，距離2025年目標27%仍有差距。以湖南省為例，2019年臺風(fēng)“利奇馬”造成農(nóng)作物受災(zāi)，2021年強降雪和冰凍天氣亦對農(nóng)作物造成了嚴重影響。這些數(shù)據(jù)顯示出智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展存在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低、管理難度大、市場供需不平衡等瓶頸。

基于此，本文旨在探討數(shù)字經(jīng)濟時代背景下智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展困境，并通過引入時間序列、遺傳算法、回歸分析等大數(shù)據(jù)算法，提出智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的突破路徑和解決方案，以期為智慧農(nóng)業(yè)的未來發(fā)展提供有益的對策與建議。

1" 本研究主要解決的問題

1.1" 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低

由圖1可知，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中低水平的農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力不足是主要原因。低水平的自動化不僅影響了生產(chǎn)效率，還削弱了農(nóng)業(yè)在應(yīng)對自然災(zāi)害時的抗風(fēng)險能力。因此，提高自動化水平，推動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，是提升我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵措施。

1.2" 農(nóng)產(chǎn)品市場供需不平衡

由圖2可知，農(nóng)產(chǎn)品市場的供需不平衡不僅影響了價格穩(wěn)定，也對農(nóng)戶的收入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策產(chǎn)生了深遠的影響。有效的市場預(yù)測和需求分析是解決這一問題的關(guān)鍵，而大數(shù)據(jù)算法在這方面具有顯著的應(yīng)用潛力，能夠通過精準的市場預(yù)測和需求分析來優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，減少市場波動對農(nóng)戶的影響。

2" 大數(shù)據(jù)算法在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用

2.1" 提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的算法

2.1.1" 智能農(nóng)機管理系統(tǒng)

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，智能農(nóng)機管理系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與大數(shù)據(jù)分析，旨在通過數(shù)據(jù)分析各類機械對生產(chǎn)效率的影響，提供優(yōu)化機械配置的建議。

2.1.2" 數(shù)據(jù)概述

本研究使用2013—2022年期間的農(nóng)業(yè)機械數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)見表1。

2.1.3" 數(shù)據(jù)分析方法

1）生產(chǎn)效率計算。

生產(chǎn)效率定義為農(nóng)業(yè)機械總動力與所有機械數(shù)量之和的比值。

生產(chǎn)效率折線圖如圖3所示。

2）回歸分析。為了解各類機械對生產(chǎn)效率的影響，使用線性回歸模型。自變量包括大中型拖拉機、小型拖拉機、聯(lián)合收割機和機動脫粒機數(shù)量，因變量為生產(chǎn)效率。

2.1.4" 回歸模型構(gòu)建

我們將數(shù)據(jù)分為自變量（X）和因變量（y），并使用線性回歸模型來分析它們之間的關(guān)系。模型的形式如下

生產(chǎn)效率=β0+β1·大中型拖拉機數(shù)量+β2·小型拖拉機數(shù)量+β3·聯(lián)合收割機數(shù)量+β4·機動脫粒機數(shù)量。（2）

回歸預(yù)測和實際數(shù)據(jù)的折線圖如圖4所示。

表2為各數(shù)據(jù)回歸系數(shù)和顯著性水平（p值）的數(shù)據(jù)。

2.1.5" 回歸分析

本研究通過回歸分析評估了不同類型農(nóng)業(yè)機械對生產(chǎn)效率的影響。回歸模型中以大中型拖拉機、小型拖拉機、聯(lián)合收割機和機動脫粒機4種機械類型的數(shù)量作為自變量，生產(chǎn)效率作為因變量。模型的回歸結(jié)果如下。

1）大中型拖拉機。

回歸系數(shù)約為：1.19×10-9。

p值約為：0.598。

分析：大中型拖拉機對生產(chǎn)效率的影響不顯著。回歸系數(shù)接近于零且p值大于0.05，表明在樣本范圍內(nèi)，大中型拖拉機數(shù)量的變化對生產(chǎn)效率未能產(chǎn)生統(tǒng)計顯著的影響。

2）小型拖拉機。

回歸系數(shù)約為：-5.236×10-9。

p值約為：0.002。

分析：小型拖拉機對生產(chǎn)效率有顯著的負面影響。回歸系數(shù)為負且p值遠低于0.05，說明小型拖拉機的增加會顯著降低生產(chǎn)效率。這可能與小型拖拉機效率較低有關(guān)，或其運作對其他資源配置造成了負面影響。

3）聯(lián)合收割機。

回歸系數(shù)約為：1.528×10-8。

p值約為：0.026。

分析：聯(lián)合收割機對生產(chǎn)效率有顯著的正面影響。回歸系數(shù)為正且p值小于0.05，表明增加聯(lián)合收割機的數(shù)量能夠顯著提升生產(chǎn)效率。聯(lián)合收割機的高效性能顯著地提高了生產(chǎn)效率。

4）機動脫粒機。

回歸系數(shù)約為：-2.187×10-9。

p值約為：0.159。

分析：機動脫粒機對生產(chǎn)效率的影響不顯著。雖然回歸系數(shù)為負，但p值大于0.05，表明機動脫粒機的數(shù)量對生產(chǎn)效率的影響未達到統(tǒng)計顯著水平。

2.1.6" 提升生產(chǎn)效率的建議

1）優(yōu)化小型拖拉機的配置。

問題：小型拖拉機對生產(chǎn)效率有顯著的負面影響。

建議：考慮減少小型拖拉機的使用或進行技術(shù)改進，以提高其工作效率。例如通過維護和升級現(xiàn)有設(shè)備，提高其性能;或者將資源重新配置到其他更有效的機械上。評估小型拖拉機的實際運作效率，確保其使用能帶來合理的生產(chǎn)效率。

2）增加聯(lián)合收割機的使用。

問題：聯(lián)合收割機對生產(chǎn)效率有顯著的正面影響。

建議：增加聯(lián)合收割機的配置和使用。聯(lián)合收割機具有較高的生產(chǎn)效率，能夠有效提高整體生產(chǎn)水平。可以考慮在生產(chǎn)高峰期引入更多的聯(lián)合收割機，或投資新設(shè)備以提升作業(yè)效率。此外，應(yīng)對現(xiàn)有聯(lián)合收割機進行定期維護，以確保其高效運行。

3）評估和調(diào)整機動脫粒機的作用。

問題：機動脫粒機的影響在統(tǒng)計上不顯著。

建議：雖然機動脫粒機的當前數(shù)據(jù)表明其對生產(chǎn)效率的影響不顯著，但仍建議對其進行詳細的性能評估。分析機動脫粒機的工作條件和實際效能，可能需要對其進行升級或調(diào)整。確保機動脫粒機在生產(chǎn)過程中發(fā)揮最大效益，或考慮其他更有效的替代方案。

4）綜合考慮機械配置的優(yōu)化。

問題：整體機械配置對生產(chǎn)效率的綜合影響。

建議：綜合考慮各類機械的效能，通過系統(tǒng)化分析和優(yōu)化配置，確保每種機械的配置能最大限度地提高生產(chǎn)效率。可以采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方法，結(jié)合生產(chǎn)需求和機械效能進行合理規(guī)劃。定期進行效能評估和調(diào)整，保持機械配置的最佳狀態(tài)。通過實施上述措施，將能夠有效優(yōu)化機械配置，提升生產(chǎn)效率，并實現(xiàn)資源的最佳利用。這將有助于提高整體生產(chǎn)水平，并推動生產(chǎn)過程的持續(xù)改進和發(fā)展。

2.2" 市場需求預(yù)測的算法

2.2.1" 市場需求預(yù)測

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，準確的市場需求預(yù)測對于合理安排生產(chǎn)計劃、優(yōu)化資源配置至關(guān)重要。通過對市場需求的預(yù)測，農(nóng)民可以根據(jù)需求的變化趨勢調(diào)整種植和生產(chǎn)策略，從而有效減少供需不平衡所帶來的經(jīng)濟損失。本研究旨在結(jié)合時間序列分析和回歸分析方法，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對糧食、蔬菜及食用菌以及干鮮瓜果類的需求進行預(yù)測，以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)化和資源配置。

2.2.2" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了進行市場需求預(yù)測，我們收集了歷史市場需求數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)、消費者行為數(shù)據(jù)以及社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵步驟包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值和異常值處理，以及數(shù)據(jù)標準化。這些步驟確保了數(shù)據(jù)的準確性和一致性，從而為后續(xù)分析和建模奠定基礎(chǔ)。不同類農(nóng)作物消費量變化趨勢如圖5所示。

2.2.3" 數(shù)據(jù)分析與建模

在數(shù)據(jù)準備完成后，本研究將采用以下2種主要方法進行市場需求預(yù)測。

1）建立時間序列模型。

時間序列分析是一種統(tǒng)計方法，用于分析時間序列數(shù)據(jù)中的趨勢和季節(jié)性變化。

建立如下預(yù)測模型：自回歸移動平均模型ARIMA（p，d，q）。

式中：▽d=（1-B）d;?（B）=1-?1B-…-?pBp，為平穩(wěn)可逆ARMA（p，q）模型的自回歸系數(shù)多項式;θ（B）=1-θ1B-…-θqBp，為平穩(wěn)可逆ARMA（p，q）模型移動平均系數(shù)多項式;▽dxt=εt（差分運算），{εt}為零均值白噪聲序列。

ARIMA模型的實質(zhì)是差分運算與ARMA模型的組合。

2）建模過程。建立時間序列模型，具體建模過程如圖6所示。

3）預(yù)測結(jié)果。通過時間序列模型，得出2023—2025年湖南省農(nóng)作物消費量與生產(chǎn)量的預(yù)測結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如圖7所示。

通過時間序列分析，可以捕捉市場需求的歷史趨勢和周期性變化，從而對未來的需求進行準確預(yù)測。本研究將應(yīng)用時間序列分析方法對歷史需求數(shù)據(jù)進行建模，并預(yù)測未來的市場需求。

2.2.4" 回歸分析

回歸分析是一種統(tǒng)計方法，用于分析自變量（如產(chǎn)量數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)等）與因變量（市場需求）之間的關(guān)系。常用的回歸方法包括線性回歸和多元回歸。

1）建模過程。根據(jù)數(shù)據(jù)線性相關(guān)的特點，建立如下線性回歸分析模型。

假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品消費量為i，年份為xi

，" " " " （6）

并且，

式（6）中，

（、分別為xi、yi的平均值）。（9）

2）預(yù)測結(jié)果。通過回歸分析，得出時間序列模型的擬合度較好，具體結(jié)果如圖8所示。

通過回歸分析，可以考慮外部因素對市場需求的影響，進一步優(yōu)化和修正預(yù)測結(jié)果。對比時間序列模型預(yù)測結(jié)果曲線，進一步提高模型的擬合度，以更準確地預(yù)測市場需求，將幫助農(nóng)民和決策者制定更加科學(xué)的生產(chǎn)計劃和資源配置策略。

3）模型分析。結(jié)合這2種方法，本研究將建立一個綜合的市場需求預(yù)測模型。首先，通過時間序列分析方法建模歷史需求數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的市場需求。其次，利用回歸分析方法對外部因素的影響進行建模，以優(yōu)化預(yù)測結(jié)果。

2.2.5" 平衡市場供需的建議

第一，優(yōu)化生產(chǎn)規(guī)劃。根據(jù)消費量與生產(chǎn)量預(yù)測結(jié)果，若發(fā)現(xiàn)糧食消費量與生產(chǎn)量未來三年內(nèi)呈現(xiàn)相反變化趨勢，農(nóng)戶應(yīng)減少糧食類的生產(chǎn);若蔬菜類消費量與產(chǎn)量基本同步增長，農(nóng)戶應(yīng)按照往年生產(chǎn)增長規(guī)模進行調(diào)整;若瓜果類消費量增長規(guī)模明顯高于生產(chǎn)量，農(nóng)戶需要在往年基礎(chǔ)上進一步擴大生產(chǎn)。

第二，合理化資源配置。基于預(yù)測結(jié)果，優(yōu)化資源配置。農(nóng)戶可以減少糧食類的生產(chǎn)要素而增加在蔬菜類、瓜果類農(nóng)作物的勞動力、資金和土地等，實現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟效益。

第三，精準化市場定位。了解消費趨勢，有針對性地確定目標市場。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，建議更多農(nóng)戶可以加入到蔬菜、瓜果類的生產(chǎn)行列。

第四，提升信息透明度。發(fā)布農(nóng)產(chǎn)品消費預(yù)測數(shù)據(jù)，增加市場信息的透明度。就蔬菜和瓜果類而言，如果消費量按預(yù)測趨勢變化，而農(nóng)戶不擴大產(chǎn)量，建議消費者應(yīng)減少這兩類農(nóng)產(chǎn)品的購買。

第五，提高價格穩(wěn)定性。通過對消費量的預(yù)測，有助于保持市場供應(yīng)的穩(wěn)定。政府依照預(yù)測結(jié)果制定政策，減少因供需失衡導(dǎo)致的價格劇烈波動。

3" 湖南省智慧農(nóng)業(yè)的實踐與挑戰(zhàn)

3.1" 智慧農(nóng)業(yè)在湖南省的應(yīng)用現(xiàn)狀

湖南省在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了一系列積極成果。湖南省農(nóng)業(yè)農(nóng)村廳推廣了多個智慧農(nóng)業(yè)項目，如智能溫室、大數(shù)據(jù)農(nóng)田管理系統(tǒng)和病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)。這些項目充分利用了大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，顯著提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。具體來說，智能溫室通過自動調(diào)節(jié)環(huán)境因素，如溫度和濕度，確保了作物在最佳環(huán)境下生長，從而提高了作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。大數(shù)據(jù)農(nóng)田管理系統(tǒng)則通過實時數(shù)據(jù)分析優(yōu)化了種植策略和資源配置，顯著提高了生產(chǎn)效率。此外，病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)利用先進的監(jiān)測技術(shù)和數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了對病蟲害的早期預(yù)警和精準防控，大幅度降低了病蟲害對農(nóng)作物的影響。這些實踐措施推動了湖南省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進程，為實現(xiàn)高效、綠色的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)奠定了堅實基礎(chǔ)。

3.2" 存在的挑戰(zhàn)

3.2.1" 數(shù)據(jù)整合與共享

盡管湖南省在智慧農(nóng)業(yè)方面取得了顯著進展，但數(shù)據(jù)整合與共享仍面臨一定的挑戰(zhàn)。當前，不同部門和機構(gòu)在數(shù)據(jù)標準上的不一致導(dǎo)致了數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，這嚴重制約了大數(shù)據(jù)分析的全面性和有效性。為了提升數(shù)據(jù)分析的效果和智慧農(nóng)業(yè)的整體效能，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和共享機制，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效整合和利用。這不僅能夠提高決策的準確性，還能提高智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的整體運行效率。

3.2.2" 技術(shù)推廣與應(yīng)用

在技術(shù)推廣與應(yīng)用方面，湖南省也面臨著一些問題。一方面，部分農(nóng)民對新技術(shù)的接受度較低，對智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的認識和應(yīng)用存在障礙。另一方面，技術(shù)推廣過程中缺乏足夠的培訓(xùn)和支持，導(dǎo)致技術(shù)應(yīng)用效果不盡如人意。為了解決這些問題，需要加強對農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn)和支持，提升他們對智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的認知和應(yīng)用能力。通過開展技術(shù)培訓(xùn)、提供技術(shù)支持和推廣實踐經(jīng)驗，可以提高智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的接受度和應(yīng)用效果，從而推動智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和實際效益。

4" 結(jié)論

本研究通過深入分析大數(shù)據(jù)算法在智慧農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用，特別是基于湖南省相關(guān)數(shù)據(jù)，探討了大數(shù)據(jù)技術(shù)如何有效推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和市場供需平衡。研究結(jié)果表明，智慧農(nóng)業(yè)依托于先進的大數(shù)據(jù)算法，在多個層面上顯著改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和管理過程。具體結(jié)論如下：①農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升。通過回歸分析，我們識別了影響生產(chǎn)效率的主要農(nóng)業(yè)機械類型，并提出了優(yōu)化機械配置的建議。結(jié)果顯示，大中型拖拉機的增加顯著提升了生產(chǎn)效率，而其他機械類型的影響較小。基于這些發(fā)現(xiàn)，建議在未來的農(nóng)業(yè)機械配置中，優(yōu)先考慮增加對生產(chǎn)效率影響顯著的機械種類。②市場供需平衡優(yōu)化。通過時間序列分析和回歸分析相結(jié)合的方法，對市場需求進行了精準預(yù)測。這些預(yù)測能夠幫助農(nóng)民更科學(xué)地安排生產(chǎn)計劃，減少供需不平衡帶來的經(jīng)濟損失。準確的需求預(yù)測還優(yōu)化了資源配置，提高了生產(chǎn)的效率和經(jīng)濟效益。

5" 未來發(fā)展策略

為進一步推動智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，并解決當前面臨的挑戰(zhàn)，建議采取以下措施：①加強數(shù)據(jù)整合與共享。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和共享機制，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)整合和利用。這將提高大數(shù)據(jù)分析的準確性和決策支持能力，為智慧農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供堅實的基礎(chǔ)。②加大技術(shù)推廣力度。開展針對農(nóng)民的技術(shù)培訓(xùn)，提升對智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的認知和應(yīng)用能力。同時，建立示范項目和提供政策支持，以降低技術(shù)應(yīng)用的成本和風(fēng)險，從而促進智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)的廣泛應(yīng)用。③提升大數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用水平。持續(xù)優(yōu)化和創(chuàng)新大數(shù)據(jù)算法技術(shù)，提高分析的準確性和效率。加強對算法在實際應(yīng)用中的效果評估，確保算法能夠適應(yīng)不斷變化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和市場需求，推動智慧農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

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*通信作者：王云媛（1992-），女，碩士，講師。研究方向為農(nóng)村金融。