基于XGBoost的儲糧品質(zhì)預(yù)測

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摘要：研究了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的糧食品質(zhì)預(yù)測技術(shù)，創(chuàng)新性地采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的XGBoost算法進(jìn)行糧情檢測，通過對糧倉中溫度、濕度和化學(xué)物質(zhì)含量進(jìn)行特征向量分析，旨在幫助糧倉管理人員更好地了解儲存糧食的狀態(tài)，預(yù)測可能的變質(zhì)和蟲害情況，保證糧食質(zhì)量和安全。針對算法檢測的準(zhǔn)確率，通過XGBoost和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法支持向量機(jī)和邏輯回歸算法對實驗糧食數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測并對比，結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)XGBoost、支持向量機(jī)、邏輯回歸等算法在糧情檢測上都可以快速且正確地做出預(yù)測，XGBoost算法的結(jié)果相對于支持向量機(jī)和邏輯回歸，具有更高的準(zhǔn)確率。（剩余8944字）