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基于大数据的农业种植决策支持系统

第1章引言3

1.1研究背景与意义3

1.2国内外研究现状3

1.3研究内容与目标3

第2章大数据与农业种植决策支持系统4

2.1大数据概述4

2.2农业种植决策支持系统4

2.3大数据在农业种植决策支持系统中的应用4

第3章数据采集与预处理5

3.1数据来源与类型5

3.1.1农业数据来源5

3.1.2数据类型5

3.2数据采集方法与手段5

3.2.1手工采集5

3.2.2自动化采集6

3.2.3网络爬虫与数据挖掘6

3.2.4合作共享6

3.3数据预处理技术6

3.3.1数据清洗6

3.3.2数据集成6

3.3.3数据规范化6

3.3.4数据变换6

3.3.5数据降维6

3.3.6数据存储与管理6

第4章数据存储与管理6

4.1数据存储技术6

4.1.1分布式存储7

4.1.2云存储7

4.1.3列式存储7

4.2数据管理策略7

4.2.1数据分类与编码7

4.2.2数据更新与维护7

4.2.3数据共享与交换7

4.3数据安全与隐私保护7

4.3.1数据加密8

4.3.2权限管理8

4.3.3数据脱敏8

4.3.4审计与监控8

第5章数据挖掘与分析8

5.1数据挖掘技术概述8

5.1.1数据挖掘概念8

5.1.2数据挖掘方法8

5.1.3数据挖掘在农业种植领域的应用8

5.2农业种植相关因素分析9

5.2.1气候因素9

5.2.2土壤因素9

5.2.3水分因素9

5.2.4肥料因素9

5.2.5种植品种9

5.3农业种植模式识别9

5.3.1基于分类的种植模式识别9

5.3.2基于聚类的种植模式识别9

5.3.3基于关联规则的种植模式识别9

5.3.4基于决策树的种植模式识别9

第6章农业种植预测模型构建10

6.1预测模型概述10

6.2基于机器学习的预测模型10

6.2.1支持向量机（SVM）10

6.2.2决策树（DT）10

6.2.3随机森林（RF）10

6.2.4神经网络（NN）10

6.3基于深度学习的预测模型10

6.3.1卷积神经网络（CNN）10

6.3.2循环神经网络（RNN）10

6.3.3长短期记忆网络（LSTM）11

6.3.4门控循环单元（GRU）11

第7章农业种植优化策略11

7.1优化算法概述11

7.1.1优化算法的基本原理11

7.1.2常用优化算法简介11

7.2基于遗传算法的种植优化12

7.2.1遗传算法的基本原理12

7.2.2遗传算法在种植优化中的应用12

7.3基于粒子群算法的种植优化12

7.3.1粒子群算法的基本原理12

7.3.2粒子群算法在种植优化中的应用13

第8章决策支持系统设计与实现13

8.1系统架构设计13

8.1.1整体架构13

8.1.2数据层13

8.1.3服务层13

8.1.4应用层13

8.1.5展示层14

8.2功能模块设计14

8.2.1数据采集与处理模块14

8.2.2模型计算模