Smart agricultural system

Sistema inteligente-agrícola

Prototipo para un algoritmo de recomendación de cultivos en tiempo real en Python utilizando aprendizaje automático y análisis de datos. Este trabajo presenta un sistema, en forma de sitio web. La lógica de negocios en Python utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir el cultivo más rentable en las condiciones previstas de clima y suelo en un lugar específico. El sistema propuesto integrará los datos obtenidos del suelo, el repositorio de cultivos, el departamento meteorológico y mediante la aplicación del algoritmo de aprendizaje automático: regresión lineal múltiple, una predicción de los cultivos más adecuados de acuerdo con las condiciones ambientales actuales. Esto proporciona a un agricultor una variedad de opciones de cultivos que se pueden cultivar.

La lógica comercial se puede ubicar en /code/mlr_algo.py Directory. El servidor está programado usando node.js. Para ejecutar el proyecto, solo necesita ejecutar el script Node.js- 'server.js' y navegar a la dirección IP mostrada en el solicitado para acceder al sistema.

Python Package Stack: Scikit-Learn, Pandas. Tecnologías de desarrollo web: HTML, CSS, JavaScript. Todos los conjuntos de datos necesarios se incluyen en el repositorio en sí.

Tutorial del proyecto: https://www.youtube.com/watch?v=7zr-3olbr9e&t=186s

Colaboradores, Omkar Buchade, Nilesh Mehta, Shubham Ghodekar.