Smart agricultural system

스마트 농업 시스템

기계 학습 및 데이터 분석을 사용하여 Python의 실시간 작물 추천 알고리즘을위한 프로토 타입. 이 작업은 웹 사이트의 형태로 시스템을 제시합니다. Python의 비즈니스 로직은 기계 학습 기술을 사용하여 특정 위치에서 예상되는 날씨 및 토양 조건에서 가장 수익성이 높은 작물을 예측합니다. 제안 된 시스템은 토양, 작물 저장소, 날씨 부서에서 얻은 데이터를 통합하고 기계 학습 알고리즘을 적용하여 다중 선형 회귀 분석, 현재 환경 조건에 따라 가장 적합한 작물의 예측이 이루어집니다. 이것은 농부에게 재배 할 수있는 다양한 작물 옵션을 제공합니다.

비즈니스 로직은 /code/mlr_algo.py 디렉토리에 위치 할 수 있습니다. 서버는 node.js를 사용하여 프로그래밍됩니다. 프로젝트를 실행하려면 node.js- 'server.js'스크립트를 실행하고 시스템에 액세스하기 위해 프롬프트에서 표시된 IP 주소로 이동하면됩니다.

파이썬 패키지 스택 : Scikit-Learn, 팬더. 웹 개발 기술 : HTML, CSS, JavaScript. 필요한 모든 데이터 세트는 저장소 자체에 포함됩니다.

프로젝트 연습 : https://www.youtube.com/watch?v=7Zr-3olbr9e&t=186s

기고자, Omkar Buchade, Nilesh Mehta, Shubham Ghodekar.