【源码】基于Python和深度学习的草原土壤属性预测系统

项目简介

本项目借助Python编程语言和深度学习技术，对草原土壤的多种属性展开预测与分析。通过整合和处理土壤监测数据，构建并训练预测模型，实现对土壤湿度、化学性质、板结化程度等属性的精准预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据整合与预处理：运用merge.py脚本整合数据，使用cal_huangmohua.py对问题二和五的数据进行预处理。
2. 模型构建与训练：利用final_code.py解决问题二，question.py解决问题三和五，Transformer.py实现Transformer模型。
3. 土壤属性预测：
   • 基于LSTM和Transformer构建土壤湿度预测模型。
   • 采用插值算法和回归模型进行土壤化学性质预测。
   • 构建土壤板结化模型，预测不同放牧强度下的板结化程度。
   • 建立最大放牧阈值预测模型。
   • 构建土壤状态预测模型。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装所需的Python库：pytorch、keras、pandas、numpy、sklearn、matplotlib、seaborn。

数据准备

• 将数据放置在data目录下。
• 运行python merge.py进行数据整合。

运行模型

• 根据需求运行相应的Python脚本，如final_code.py、question.py等。
• 查看question.py和Config文件以了解具体使用方法。

结果分析

• 使用matplotlib和seaborn进行结果可视化。
• 分析预测结果，评估模型性能。

下载地址

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